TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3996 · 25 мар.

⚙️ Сбер опубликовал веса и код GigaChat 3.1 Ultra & Lightning под лицензией MIT Теперь готовые модели можно инсталлировать в собственную инфраструктуру. Флагман на 702B параметров (36B активных) в тестах на reasoning и математику обходит DeepSeek-V3 и Qwen3-235B. Архитектура использует MoE, MTP и MLA. Для высокой скорости работы предусмотрена облегченная Lightning-версия на 10B параметров. Модели совместимы с популярными стеками: HuggingFace, vLLM, SGLang, llama.cpp. При обучении с нуля команда даже зарепортила критический баг в SGLang. Прочитать об обновлении #opensource#ml

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026, 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow