☁️ Cloudflare усиливает AI-команду специалистами из Ensemble AI
Cloudflare объявила о присоединении ключевых сотрудников Ensemble AI — стартапа из Сан-Франциско, основанного в 2023 году. Команда занималась оптимизацией больших моделей: сжатием, эффективным инференсом и снижением затрат на развёртывание LLM и мультимодальных архитектур без потери качества. Это усиление направлено на развитие Workers AI — серверной платформы для GPU-инференса на глобальной сети Cloudflare.
Среди ключевых разработок Ensemble — NdLinear, замена стандартных линейных слоёв в трансформерах, работающая напрямую с многомерными активациями. Это позволяет сохранять структурные оси (heads, channels, spatial dimensions) и сокращать число параметров. Также представлен NdLinear-LoRA — метод адаптации для тонкой настройки с уменьшенным числом обучаемых параметров. Эти техники дополняют существующие наработки Cloudflare: движок Infire, тензорное сжатие Unweight и платформу для работы с экстра-большими языковыми моделями.
Новая команда сфокусируется на улучшении экономики инференса: снижении памяти, вычислений и стоимости GPU. Это критически важно для агентов, мультимодальных моделей, персонализации, fine-tuning и RL. Cloudflare стремится сделать AI-инфраструктуру доступной, быстрой и глобально распределённой — без операционной сложности для разработчиков.
#Cloudflare #Business #Infrastructure #EnsembleAI #NdLinear #WorkersAI
Cloudflare объявила о присоединении ключевых сотрудников Ensemble AI — стартапа из Сан-Франциско, основанного в 2023 году. Команда занималась оптимизацией больших моделей: сжатием, эффективным инференсом и снижением затрат на развёртывание LLM и мультимодальных архитектур без потери качества. Это усиление направлено на развитие Workers AI — серверной платформы для GPU-инференса на глобальной сети Cloudflare.
Среди ключевых разработок Ensemble — NdLinear, замена стандартных линейных слоёв в трансформерах, работающая напрямую с многомерными активациями. Это позволяет сохранять структурные оси (heads, channels, spatial dimensions) и сокращать число параметров. Также представлен NdLinear-LoRA — метод адаптации для тонкой настройки с уменьшенным числом обучаемых параметров. Эти техники дополняют существующие наработки Cloudflare: движок Infire, тензорное сжатие Unweight и платформу для работы с экстра-большими языковыми моделями.
Новая команда сфокусируется на улучшении экономики инференса: снижении памяти, вычислений и стоимости GPU. Это критически важно для агентов, мультимодальных моделей, персонализации, fine-tuning и RL. Cloudflare стремится сделать AI-инфраструктуру доступной, быстрой и глобально распределённой — без операционной сложности для разработчиков.
#Cloudflare #Business #Infrastructure #EnsembleAI #NdLinear #WorkersAI
👍1
☁️ Cloudflare добавила открытые модели EuroLLM и Apertus в Workers AI
В рамках Birthday Week Cloudflare объявила о запуске двух европейских открытых LLM на платформе Workers AI - EuroLLM и Apertus. Доступ к обеим моделям уже можно запросить.
EuroLLM поддерживает 35 языков, включая все 24 официальных языка ЕС. Модель обучали на суперкомпьютере MareNostrum 5 при поддержке Horizon Europe и Европейского исследовательского совета; в консорциум вошли Instituto Superior Técnico, Эдинбургский университет, Université Paris-Saclay, Unbabel и другие.
Apertus - первая полностью открытая многоязычная модель Швейцарии от ETH Zurich, EPFL и CSCS: 15 трлн токенов, более 1500 языков, 40% обучающих данных не на английском. Обучение шло на суперкомпьютере Alps (10 000+ GH200). Архитектура, веса и данные опубликованы, а процесс учитывает требования EU AI Act и GDPR.
Отдельно Cloudflare рассказала про открытый harness - слой оркестрации, координирующий несколько моделей для поиска уязвимостей, - и анонсировала практические воркшопы для государственных киберагентств и операторов критической инфраструктуры. Первый пройдёт в Сингапуре в октябре.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Cloudflare #WorkersAI #OpenModels #AI #Infrastructure #EuroLLM
В рамках Birthday Week Cloudflare объявила о запуске двух европейских открытых LLM на платформе Workers AI - EuroLLM и Apertus. Доступ к обеим моделям уже можно запросить.
EuroLLM поддерживает 35 языков, включая все 24 официальных языка ЕС. Модель обучали на суперкомпьютере MareNostrum 5 при поддержке Horizon Europe и Европейского исследовательского совета; в консорциум вошли Instituto Superior Técnico, Эдинбургский университет, Université Paris-Saclay, Unbabel и другие.
Apertus - первая полностью открытая многоязычная модель Швейцарии от ETH Zurich, EPFL и CSCS: 15 трлн токенов, более 1500 языков, 40% обучающих данных не на английском. Обучение шло на суперкомпьютере Alps (10 000+ GH200). Архитектура, веса и данные опубликованы, а процесс учитывает требования EU AI Act и GDPR.
Отдельно Cloudflare рассказала про открытый harness - слой оркестрации, координирующий несколько моделей для поиска уязвимостей, - и анонсировала практические воркшопы для государственных киберагентств и операторов критической инфраструктуры. Первый пройдёт в Сингапуре в октябре.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Cloudflare #WorkersAI #OpenModels #AI #Infrastructure #EuroLLM
⚡1🔥1💯1
☁️ Cloudflare представила Clairic - первый класс моделей извлечения данных System One
Cloudflare анонсировала превью Clairic - первой модели нового класса System One extraction models. Она уже доступна в Workers AI под идентификатором
Clairic не генерирует текст: за один forward-pass она возвращает типизированные значения по заданной схеме полей - числа, даты, длительности, списки, оценки и прогнозы. Каждый ответ сопровождается confidence, вероятностью отсутствия значения (p_null), а для текстовых полей - span с символьными смещениями, чтобы можно было сослаться на источник. Модель умеет вычислять значения, которых нет в явном виде: например, сложить цену и налог, посчитать дни между датами. Есть режимы estimate (распределение в заданных границах с медианой и 80%-интервалом) и forecast для временных рядов.
Ключевое преимущество - экономика: ответ формируется за один параллельный проход без output-токенов, поэтому 30 полей стоят примерно столько же, сколько три, а латентность обычно меньше секунды. Для сравнения, обычный LLM на ту же задачу тратит секунды и требует парсинга, валидации схемы и ретраев. Типичные сценарии - извлечение данных из счетов, накладных и писем поддержки.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Cloudflare #WorkersAI #Development #AI #Infrastructure #ML
Cloudflare анонсировала превью Clairic - первой модели нового класса System One extraction models. Она уже доступна в Workers AI под идентификатором
@cf/cloudflare/clairic, открытые веса обещают выпустить в ближайшее время.Clairic не генерирует текст: за один forward-pass она возвращает типизированные значения по заданной схеме полей - числа, даты, длительности, списки, оценки и прогнозы. Каждый ответ сопровождается confidence, вероятностью отсутствия значения (p_null), а для текстовых полей - span с символьными смещениями, чтобы можно было сослаться на источник. Модель умеет вычислять значения, которых нет в явном виде: например, сложить цену и налог, посчитать дни между датами. Есть режимы estimate (распределение в заданных границах с медианой и 80%-интервалом) и forecast для временных рядов.
Ключевое преимущество - экономика: ответ формируется за один параллельный проход без output-токенов, поэтому 30 полей стоят примерно столько же, сколько три, а латентность обычно меньше секунды. Для сравнения, обычный LLM на ту же задачу тратит секунды и требует парсинга, валидации схемы и ретраев. Типичные сценарии - извлечение данных из счетов, накладных и писем поддержки.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Cloudflare #WorkersAI #Development #AI #Infrastructure #ML