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Qwen
Modèles de fondation ouverts pour AGI.
LightX2V apporte un support Day-0 pour Qwen-Image-Edit-2511 — combinant une accélération du framework de 47 % avec CFG + une distillation en 4 étapes (↓25× de calcul) pour une énorme accélération de 42,55× de bout en bout !⚡️ Un grand merci à @XHPlus_

Ruihao Gongil y a 3 heures
🚀 42,55x d'accélération !
LightX2V offre un support dès le premier jour pour @Alibaba_Qwen le nouveau Qwen-Image-Edit-2511 !
🔥 47 % d'accélération du framework
⚡️ CFG+distillation en 4 étapes (↓25x de calcul)
📈 42,55x d'accélération totale
Repo :
Modèle :

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🚀 Présentation de Qwen-Image-Edit-2511 — une mise à jour majeure par rapport à 2509, offrant une cohérence nettement plus forte et un montage d'images du monde réel plus puissant.
✨ Quoi de neuf dans 2511 :
👥 Cohérence multi-personnes renforcée pour les photos de groupe et les scènes complexes
🧩 LoRAs communautaires populaires intégrées — aucun réglage supplémentaire requis
💡 Génération améliorée de design industriel et de produit
🔒 Dérive d'image réduite avec une cohérence de caractère et d'identité considérablement améliorée
📐 Raisonnement géométrique amélioré, y compris les lignes de construction et les modifications structurelles
Des modifications de portrait préservant l'identité aux fusions multi-personnes de haute fidélité et aux flux de travail d'ingénierie et de design pratiques, 2511 propulse le montage d'images à un niveau supérieur.
👉 Essayez-le maintenant :
🎨 Qwen Chat (Édition d'Image) :

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Heureux de collaborer avec SGLang sur le Rollout Routing Replay (R3)—maintenant en direct ! 🎉

LMSYS Orgil y a 19 heures
SGLang + Miles : Le Rollout Routing Replay (R3) est maintenant en ligne ! 🎉
Nous sommes ravis d'annoncer que SGLang et Miles prennent désormais en charge le Rollout Routing Replay (R3) pour un entraînement stable en apprentissage par renforcement sur des modèles MoE !
L'entraînement des modèles MoE avec RL a été notoirement instable, entraînant souvent un effondrement catastrophique. Le problème ? L'incohérence de routage entre les moteurs d'inférence et d'entraînement. R3 résout ce problème en enregistrant les décisions de routage des experts pendant l'inférence et en les rejouant pendant l'entraînement.
L'impact est significatif : réduction drastique de la disparité entre l'entraînement et l'inférence en réutilisant les décisions de routage d'inférence, empêchant l'effondrement de l'entraînement. R3 prend en charge l'entraînement distribué complet avec DataParallel Attention et toutes les stratégies de parallélisme, les modèles pris en charge incluent Qwen3-30B-A3B, deepseek_v2, etc.
Essayez-le et faites-nous savoir vos résultats ! 🚀

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