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Frame: Grounding LLM Vulnerability Detection with a Sound Separation-Logic Core

lambdasec.github.io
2 ポイント·投稿者 codelion·9 日前·0 コメント

Mlx-optiq: per-layer mixed-precision LLM quantization for Apple Silicon

mlx-optiq.com
2 ポイント·投稿者 codelion·27 日前·0 コメント

A 1B humanizer that matches human writing on an AI detector

mlx-optiq.com
3 ポイント·投稿者 codelion·先月·0 コメント

Zero-Dependency Programming

conjure.pages.dev
2 ポイント·投稿者 codelion·3 か月前·0 コメント

Scaling Pedagogical Pre-Training: From Optimal Mixing to 10B Tokens

huggingface.co
2 ポイント·投稿者 codelion·4 か月前·0 コメント

From HashHop to Memory-Augmented Language Models

huggingface.co
2 ポイント·投稿者 codelion·5 か月前·0 コメント

The Optimal Architecture for Small Language Models

huggingface.co
1 ポイント·投稿者 codelion·7 か月前·0 コメント

Enhancing LLMs with LoRA – Standardized Recipes for Capability Enhancement

huggingface.co
3 ポイント·投稿者 codelion·7 か月前·0 コメント

OpenEvolve: Teaching LLMs to Discover Algorithms Through Evolution

algorithmicsuperintelligence.ai
53 ポイント·投稿者 codelion·7 か月前·9 コメント

Ellora: Enhancing LLMs with LoRA Standardized Recipes for Capability Enhancement

huggingface.co
1 ポイント·投稿者 codelion·7 か月前·0 コメント

The 1B Token Challenge: Finding the Perfect Pre-Training Mix

huggingface.co
6 ポイント·投稿者 codelion·8 か月前·0 コメント

The 1B Token Challenge: Finding the Perfect Pre-Training Mix

huggingface.co
3 ポイント·投稿者 codelion·8 か月前·0 コメント

コメント

codelion
·26 日前·議論
Using qwen3.6 27b locally with Claude code, it works well for simple coding tasks
codelion
·27 日前·議論
[flagged]
codelion
·2 か月前·議論
You can consider using Frame for the SAST part - https://github.com/lambdasec/frame
codelion
·3 か月前·議論
How does it compare to some of the newer mlx inference engines like optiq that support turboquantization - https://mlx-optiq.pages.dev/
codelion
·4 か月前·議論
the key issue is the interpretation of "consent" when continued use is the only option. aree users truly consenting, or are they simply left with no alternative?
codelion
·8 か月前·議論
When mammals hunt other mammals strange things can happen.
codelion
·10 か月前·議論
Whom to believe? Devin or Claude? - https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-s...
codelion
·昨年·議論
Really interesting benchmark, thanks for sharing! It's good to see some real-world comparisons. The hallucinations issue is definitely a key concern with LLM-based OCR, and it's important to quantify that risk. Looking forward to seeing the full benchmark results.