🗞🇨🇺☀️ ¡Buenos días! Les compartimos las primeras notas de este viernes, que se pueden leer con VPN desde Cuba:
✈️ El Congreso hondureño tumba el acuerdo aéreo firmado por Xiomara Castro y el régimen cubano https://bit.ly/3YmNbV3
☝🏼 Obama compara los discursos de Trump con los de Fidel Castro y lo acusa de "dividir" EE UU https://bit.ly/3BFEMTH
🌀 El huracán Milton deja una senda de muerte y destrucción a su paso por Florida https://bit.ly/3YnOza0
⚖️ Evo Morales es citado para declarar en un caso de presunta "trata de personas" y "estupro" https://bit.ly/3BwAlKW
🏆 Nobel de la Paz a una organización japonesa contra el uso de las armas nucleares https://bit.ly/3Y0dZJm
🔊#Podcast Reinaldo Escobar: ‘Como lo viví’ del 11 de octubre de 2024 https://bit.ly/4dQULMc
📰 Como todos los viernes, les compartimos nuestra versión en PDF para que lean lo mejor de la semana en 14ymedio https://bit.ly/48b6tA0
🎙 El Cafecito Informativo con Yoani Sánchez https://bit.ly/3Nlxnvd
👋 ¡Hasta más tarde!
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Zeus New Pytorch Ecosystem Tool
Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads.
🖥Github
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Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
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A few cool ideas in this model.
Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog
https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
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There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU.
https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/
I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
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This repo is really nice.
yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models
https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
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Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing.
Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948