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<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> EricLBuehler /</span> mistral.rs

mistral.rs est un framework d'inférence LLM optimisé pour la vitesse et la flexibilité. Projet open-source permettant l'exécution efficace de modèles de langage.

MistralOpen sourceInfrastructure
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<svg aria-hidden="true" data-component="Octicon" height="16" viewBox="0 0 16 16" version="1.1" width="16" data-view-component="true" class="octicon octicon-repo mr-1 tmp-mr-1 color-fg-muted"> <path d="M2 2.5A2.5 2.5 0 0 1 4.5 0h8.75a.75.75 0 0 1 .75.75v12.5a.75.75 0 0 1-.75.75h-2.5a.75.75 0 0 1 0-1.5h1.75v-2h-8a1 1 0 0 0-.714 1.7.75.75 0 1 1-1.072 1.05A2.495 2.495 0 0 1 2 11.5Zm10.5-1h-8a1 1 0 0 0-1 1v6.708A2.486 2.486 0 0 1 4.5 9h8ZM5 12.25a.25.25 0 0 1 .25-.25h3.5a.25.25 0 0 1 .25.25v3.25a.25.25 0 0 1-.4.2l-1.45-1.087a.249.249 0 0 0-.3 0L5.4 15.7a.25.25 0 0 1-.4-.2Z"></path> </svg> <span data-view-component="true" class="text-normal"> nanocoai /</span> nanoclaw

Nanoclaw est une alternative légère à OpenClaw exécutée en conteneurs. Intègre WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Gmail et autres apps de messagerie. Inclut mémoire, tâches planifiées, fonctionne sur l'Agents SDK d'Anthropic.

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Reddit r/LocalLLaMA·

I spent months inside verl (an RL post-training framework), forked it, then stopped. Wrote up the internals, the tooling a fork costs, and a nasty NCCL bug.

Un chercheur ayant travaillé plusieurs mois sur verl (framework RL post-training de ByteDance) détaille ses internals : orchestration des boucles RLHF, pattern single-controller, structures de données (DataProto), et un bug NCCL découvert. Fork abandonné mais expérience documentée pour la communauté.

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arXiv cs.AI·

Answer-Set-Programming-based Abstractions for Reinforcement Learning

Nouvelle approche combinant Answer-Set Programming (ASP) et Reinforcement Learning pour créer des abstractions logiques d'espaces d'états. Les auteurs réimplémentent le framework CARCASS (originellement en Prolog) avec ASP, un langage déclaratif, et l'évaluent sur Blocks World et Minigrid. ASP offre une modélisation plus riche pour les représentations logiques de processus de décision markoviens.

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