100% точность маршрутизации | Субмиллисекундный вывод | Самообучающийся RuvLTRA обеспечивает работу интеллектуальной трехуровневой системы маршрутизации в Claude Flow: 1. Базовая модель: Qwen2.5-0.5B-Instruct 2. Точная настройка: LoRA (r=8, альфа=16) 3. Потеря: тройная потеря с запасом 0,5 4. Эпохи: 30 (ранняя остановка при проверке) 5. Скорость обучения: 1e-4 с косинусным затуханием RuvLTRA использует SONA (самооптимизирующуюся нейронную архитектуру) для постоянного совершенствования: модели RuvLTRA полностью совместимы с TurboQuant — 2–4-битное квантование KV-кэша, которое уменьшает память вывода в 6–8 раз с помощью — Гибридный поиск — разреженные + плотные векторы со слиянием RRF (на 20–49% лучший поиск) — Graph RAG — граф знаний + обнаружение сообщества для многоскачковых запросов — DiskANN — на SSD-накопителе в миллиарде масштабов ИНС с
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Языки программирования:
Rust
Задача: Генерация текста
Автор: ruv
Теги: ruvllm, gguf, agent-routing, claude-code, recursive-language-model, embeddings, rust, llm-inference
Лайков: 22 | Загрузок: 496
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
