为了解决这一问题，Hugging Face团队推出了 SmolLM2，一个仅17亿参数的小型语言模型，却通过精心设计的数据集和训练策略，实现了媲美甚至超越更大规模模型的性能表现！ SmolLM2的核心亮点在于其 数据驱动的训练方法，结合了高质量的数学、代码和指令跟随数据，使得这个“小巧玲珑”的模型在多个基准测试中表现出色，尤其是在推理、数学和代码生成任务上展现了惊人的能力。 核心工作：如何让小模型更聪明？ FineMath：一个全新的数学数据集，专注于高质量的数 …

latest Version smol update · BMW 5er E60 New ! · BeamNG.drive 0.32.x 8 months ago. Not my mod! I just fixed it for the 0.27 beamng version, improved the JBeam, and added new configurations! If you still have problem with textures try cleaning your game cache and remove old version of mod! BMW 5 Series E60 FIX - Not my mod!

SmolVLM 模型基于 Idefics3 架构，3 并针对效率进行了优化。 3 SmolVLM 利用轻量级的 SmolLM2 语言模型，3 提供紧凑而强大的多模态体验。 SmolLM2 语言模型是在“Smol Talk mix”数据集上进行指令微调的，该数据集包含以下内容：5. Smol-Magpie-Ultra：混合数据集的核心组件，包含使用 Magpie 管道和 /Llama-3.1–405B-Instruct 生成的 40 万个样本。 Smol-contraints：一个包含 3.6 万个样本的数据集，用于训练模型遵循特定约束，例如生成具有固定句子或单词数 …

This repository contains example code files shown in the video tutorial about creating multi-agent systems using SmolAgents from Hugging Face. https://youtu.be/XHijkFRd2TU. The examples demonstrate: Each file shows a different aspect of building multi-agent systems with the SmolAgents library.

2024年11月30日 · 我们发布了三个模型： SmolVLM-Base，可用于下游微调； SmolVLM-Synthetic，合成数据的微调变体； SmolVLM Instruct，微调指令变体，可用于交互式最终用户应用程序。 此版本附带集成到transformers中的开源模型、基于 SmolVLM Instruct 构建的 演示 以及监督微调脚本。 我们使用了之前用于 Idefics3 的数据集： Cauldron 和 Docmatix，它们也是完全开源的。 输入图像： 输入提示. I'm planning a visit to this temple, give me travel tips. 翻译：我正 …

2023年10月4日 · Looking for a compact BMW? This article lists the smallest BMW models, comparing them to help you find the best match for your needs.

2025年1月23日，Huggingface SmolVLM 团队再次突破极限，推出了两款全新的视觉语言模型： SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M。 其中，256M 参数模型更是刷新了全球最小视觉语言模型的纪录！ 这两款模型不仅在体积上大幅缩减，还通过创新的设计优化和训练技巧，保持了强大的多模态性能。 无论是受限设备、消费级笔记本电脑，还是浏览器端的推理，这些模型都能轻松应对，同时显著降低运行成本。 此次发布不仅标志着 SmolVLM 家族的进一步完善，也为开发者和研究 …

75 Followers, 622 Following, 26 Posts - Shayra Robledo (@lil_smol_bmw_m4.colombia) on Instagram: "Hi! soy lil_smol_bmw mucho gusto! me gustan los miatas y los BMW soy fan de los carros! subo de todo un poco jejeje"

2025年2月23日 · SmolLM2 采用创新的四阶段 训练策略，在仅使用 1.7B 参数的情况下，成功挑战了大型语言模型的性能边界： 这些成果得益于其精心设计的多阶段训练方法：通过在约 11 万亿 tokens 的优质数据上，逐步 优化模型 的通用认知、专业能力和指令遵循表现。 研究团队还特别构建了 Fine-Math、Stack-Edu 和 SmolTalk 等专业数据集，进一步提升了模型在数学推理、代码生成等关键领域的性能。 这一研究证明，通过优化的训练策略和高质量数据集，小型 语言模型 同 …

2025年1月25日 · At the heart of Smol is a WordPress website, a common target due to its extensive plugin ecosystem. The machine showcases a publicly known vulnerable plugin, highlighting the risks of neglecting software updates and security patches.