Reflection AI 发布开放权重模型 Beam,并在 AWS 上给出部署方案
Reflection AI 推出开放权重模型 Beam,面向智能体编码和长周期任务,可维护代码、调用工具并完成多步工作流。
推荐理由:原文给出 Beam 的开放权重规格与两条 AWS 部署路径,读者可据此判断多节点部署的硬件与显存要求。
Reflection AI 推出开放权重模型 Beam,面向智能体编码和长周期任务,可维护代码、调用工具并完成多步工作流。
推荐理由:原文给出 Beam 的开放权重规格与两条 AWS 部署路径,读者可据此判断多节点部署的硬件与显存要求。
作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern,在几天内做出六个模型,包括 0.8B 的 Pocket Rewriter、柑橘病害 VLM、Huggy LoRA、相机角度 LoRA、Doodle-in LoRA 和 Agate 4-step 蒸馏模型,总计算花费约 103 美元。
推荐理由:作者用六个自建模型复盘了给 ML Intern 写提示词的方法,包括预算上限、基线和冒烟测试等可复用做法。