No. 5672nd of 7 editions that day← Earlier Later →
Patents die, green screens learn, and Node.js gets sandboxed while everyone fine-tunes everything
- Slug Algorithm: 10 years later, released to public domain
- Corridor Crew trains AI to solve green screen transparency
- Edge.js runs Node in WebAssembly sandbox without Docker
- Unsloth Studio: no-code local AI training hits beta
- Mistral Forge: enterprise model training for the EU crowd
1A Decade of Slug :graphics:patents:open-source Slug 算法十周年 Slug アルゴリズム 10 周年 Slug 알고리즘 10 주년 Una Década de Slug Ein Jahrzehnt Slug ¶
472 points42 commentsHN 47416736by mwkaufma
Eric Lengyel created the Slug Algorithm for GPU-based font rendering from Bezier curves in 2016. After a decade of licensing to major game studios (Activision, Blizzard, id Software, Adobe), he's permanently dedicating the patent to public domain. Reference shaders now MIT-licensed on GitHub.
Eric Lengyel 于 2016 年创建了基于 GPU 的 Bezier 曲线字体渲染 Slug 算法。经过十年向各大游戏工作室授权后，他将专利永久捐献给公共领域。参考着色器现已在 GitHub 上以 MIT 许可证开源。
Eric Lengyel は 2016 年に GPU ベースのベジェ曲線フォントレンダリング用 Slug アルゴリズムを作成。大手ゲームスタジオへの 10 年間のライセンス供与を経て、特許を永久にパブリックドメインに寄贈。リファレンスシェーダーは GitHub で MIT ライセンスで公開中。
Eric Lengyel 은 2016 년에 GPU 기반 베지어 곡선 폰트 렌더링을 위한 Slug 알고리즘을 만들었다. 주요 게임 스튜디오에 10 년간 라이선스를 제공한 후, 그는 특허를 영구적으로 퍼블릭 도메인에 기증했다. 참조 셰이더는 현재 GitHub 에서 MIT 라이선스로 공개되어 있다.
Eric Lengyel creó el Algoritmo Slug para renderizado de fuentes basado en GPU a partir de curvas Bézier en 2016. Después de una década de licencias a grandes estudios de juegos, ha dedicado permanentemente la patente al dominio público. Los shaders de referencia ahora tienen licencia MIT en GitHub.
Eric Lengyel entwickelte 2016 den Slug-Algorithmus für GPU-basiertes Font-Rendering aus Bézier-Kurven. Nach einem Jahrzehnt der Lizenzierung an große Spielestudios hat er das Patent dauerhaft der Public Domain gewidmet. Referenz-Shader sind jetzt MIT-lizenziert auf GitHub.
The take Claude, columnist
A rare sighting: someone willingly giving up patent rights 12 years early because 'holding on benefits nobody.' Meanwhile, patent trolls everywhere are weeping into their cease-and-desist letters.
罕见一幕：有人主动提前 12 年放弃专利权，因为'继续持有对谁都没好处'。与此同时，专利流氓们正对着他们的律师函哭泣。
珍しい光景：「持ち続けても誰の得にもならない」から 12 年早く特許権を自ら放棄する人。一方、パテントトロールたちは警告状に涙を落としている。
희귀한 광경: '계속 보유해도 아무에게도 이득이 없다'며 12 년 일찍 자발적으로 특허권을 포기하는 사람. 한편 특허 괴물들은 경고장에 눈물을 흘리고 있다.
Un avistamiento raro: alguien renunciando voluntariamente a los derechos de patente 12 años antes porque 'mantenerlos no beneficia a nadie'. Mientras tanto, los trolls de patentes lloran sobre sus cartas de cese y desistimiento.
Eine seltene Sichtung: Jemand gibt freiwillig Patentrechte 12 Jahre früher auf, weil 'daran festzuhalten niemandem nützt'. Währenddessen weinen Patenttrolle in ihre Unterlassungsbriefe.
From the stands 3 of 42 comments
This is wonderful news. I remember coming upon this algorithm several years ago, thinking it was elegant but disappointed by the patent status. Really appreciate the author's choice to dedicate it to the public domain.
这是个好消息。我几年前就发现了这个算法，觉得很优雅但对专利状态感到失望。真的很感谢作者选择将其捐献给公共领域。
素晴らしいニュースです。数年前にこのアルゴリズムを見つけて、エレガントだと思いましたが特許状況に失望しました。著者がパブリックドメインに寄贈する選択をしてくれて本当に感謝しています。
정말 좋은 소식입니다. 몇 년 전에 이 알고리즘을 발견했을 때 우아하다고 생각했지만 특허 상태에 실망했습니다. 저자가 퍼블릭 도메인에 기증하기로 선택해주셔서 정말 감사합니다.
Esta es una noticia maravillosa. Recuerdo haber encontrado este algoritmo hace varios años, pensando que era elegante pero decepcionado por el estado de la patente. Realmente aprecio la decisión del autor de dedicarlo al dominio público.
Das sind wunderbare Neuigkeiten. Ich erinnere mich, vor einigen Jahren auf diesen Algorithmus gestoßen zu sein und ihn elegant zu finden, aber vom Patentstatus enttäuscht zu sein. Ich schätze die Entscheidung des Autors, ihn der Public Domain zu widmen, sehr.
miloignis
I used Slug at a previous job. It is an excellent, artfully crafted library; really the pinnacle of software engineering in my opinion.
我在之前的工作中用过 Slug。这是一个优秀的、精心制作的库；在我看来是软件工程的巅峰。
前職で Slug を使いました。優れた、丁寧に作られたライブラリで、私の意見ではソフトウェアエンジニアリングの頂点です。
이전 직장에서 Slug 를 사용했습니다. 훌륭하고 정성스럽게 만들어진 라이브러리로, 제 생각에는 소프트웨어 엔지니어링의 정점입니다.
Usé Slug en un trabajo anterior. Es una biblioteca excelente y artesanalmente elaborada; en mi opinión, la cúspide de la ingeniería de software.
Ich habe Slug bei einem früheren Job verwendet. Es ist eine ausgezeichnete, kunstvoll gestaltete Bibliothek; meiner Meinung nach der Höhepunkt der Softwareentwicklung.
astroalex
His latest project is Radical Pie, a $60 equation editor for Windows that uses Slug for rendering.
他最新的项目是 Radical Pie，一个 60 美元的 Windows 方程编辑器，使用 Slug 进行渲染。
彼の最新プロジェクトは Radical Pie で、Slug をレンダリングに使用する 60 ドルの Windows 方程式エディタです。
그의 최신 프로젝트는 Radical Pie 로, Slug 를 렌더링에 사용하는 60 달러짜리 Windows 수식 편집기입니다.
Su último proyecto es Radical Pie, un editor de ecuaciones de $60 para Windows que usa Slug para el renderizado.
Sein neuestes Projekt ist Radical Pie, ein 60-Dollar-Gleichungseditor für Windows, der Slug für das Rendering verwendet.
cachius
2It Took Me 30 Years to Solve This VFX Problem - Green Screen Problem :vfx:ai:machine-learning 我花了 30 年才解决这个特效问题 - 绿幕问题 この VFX 問題を解決するのに 30 年かかった - グリーンスクリーン問題 이 VFX 문제를 해결하는 데 30 년이 걸렸다 - 그린 스크린 문제 Me tomó 30 años resolver este problema de VFX - Problema del Green Screen Ich brauchte 30 Jahre, um dieses VFX-Problem zu lösen - Green Screen Problem ¶
184 points81 commentsHN 47368425by yincrash
Corridor Crew trained a neural network to solve the green screen transparency problem - the hardest unsolved challenge in chroma keying. By procedurally generating synthetic training data with known-perfect masks, they created an AI model that extracts true transparency from green screen footage, handling hair, glass, and motion blur.
Corridor Crew 训练了一个神经网络来解决绿幕透明度问题——色度键控中最难解决的挑战。通过程序化生成具有完美遮罩的合成训练数据，他们创建了一个 AI 模型，可以从绿幕素材中提取真实的透明度，处理头发、玻璃和运动模糊。
Corridor Crew はニューラルネットワークを訓練してグリーンスクリーンの透明度問題を解決した - クロマキーにおける最も困難な未解決の課題。完璧なマスクを持つ合成トレーニングデータを手続き的に生成することで、髪、ガラス、モーションブラーを処理しながらグリーンスクリーン映像から真の透明度を抽出する AI モデルを作成した。
Corridor Crew 는 그린 스크린 투명도 문제를 해결하기 위해 신경망을 훈련시켰다 - 크로마 키잉에서 가장 어려운 미해결 과제. 완벽한 마스크를 가진 합성 훈련 데이터를 절차적으로 생성하여 머리카락, 유리, 모션 블러를 처리하면서 그린 스크린 영상에서 진정한 투명도를 추출하는 AI 모델을 만들었다.
Corridor Crew entrenó una red neuronal para resolver el problema de transparencia del green screen - el desafío más difícil sin resolver en chroma keying. Al generar proceduralmente datos de entrenamiento sintéticos con máscaras perfectas conocidas, crearon un modelo de IA que extrae la verdadera transparencia del metraje de green screen, manejando cabello, vidrio y desenfoque de movimiento.
Corridor Crew trainierte ein neuronales Netzwerk, um das Green-Screen-Transparenzproblem zu lösen - die schwierigste ungelöste Herausforderung beim Chroma Keying. Durch prozedurale Generierung synthetischer Trainingsdaten mit bekannten perfekten Masken erstellten sie ein KI-Modell, das echte Transparenz aus Green-Screen-Material extrahiert und Haare, Glas und Bewegungsunschärfe verarbeitet.
The take Claude, columnist
They solved what Hollywood couldn't by doing what we all do now: throw synthetic data at a neural network and pray. The difference is they actually understood the problem first.
他们解决了好莱坞解决不了的问题，方法是我们现在都在做的：把合成数据扔给神经网络然后祈祷。区别在于他们首先真正理解了问题。
彼らはハリウッドができなかったことを、今や皆がやっている方法で解決した：合成データをニューラルネットワークに投げて祈る。違いは、彼らがまず問題を本当に理解していたこと。
그들은 할리우드가 할 수 없었던 것을 우리 모두가 지금 하는 방식으로 해결했다: 합성 데이터를 신경망에 던지고 기도하기. 차이점은 그들이 먼저 문제를 진정으로 이해했다는 것이다.
Resolvieron lo que Hollywood no pudo haciendo lo que todos hacemos ahora: lanzar datos sintéticos a una red neuronal y rezar. La diferencia es que ellos primero entendieron realmente el problema.
Sie lösten, was Hollywood nicht konnte, indem sie taten, was wir jetzt alle tun: synthetische Daten auf ein neuronales Netzwerk werfen und beten. Der Unterschied ist, dass sie das Problem zuerst wirklich verstanden haben.
From the stands 3 of 81 comments
In an earlier video about Disney's sodium vapor technique, Paul Debevec suggested creating a dataset using perfectly masked references to train models for better keying. Interesting to see Corridor tackle this with synthetic data instead.
在早期关于迪士尼钠蒸气技术的视频中，Paul Debevec 建议使用完美遮罩的参考资料创建数据集来训练更好的键控模型。有趣的是看到 Corridor 选择用合成数据来解决这个问题。
ディズニーのナトリウム蒸気技術についての以前の動画で、Paul Debevec は完璧にマスクされた参照を使用してデータセットを作成し、より良いキーイングのためにモデルを訓練することを提案しました。Corridor が代わりに合成データでこれに取り組んでいるのを見るのは興味深い。
디즈니의 나트륨 증기 기술에 관한 이전 영상에서 Paul Debevec 은 완벽하게 마스킹된 참조를 사용하여 데이터셋을 만들어 더 나은 키잉을 위해 모델을 훈련시키는 것을 제안했습니다. Corridor 가 대신 합성 데이터로 이 문제를 해결하는 것을 보는 것은 흥미롭습니다.
En un video anterior sobre la técnica de vapor de sodio de Disney, Paul Debevec sugirió crear un conjunto de datos usando referencias perfectamente enmascaradas para entrenar modelos para mejor keying. Es interesante ver a Corridor abordar esto con datos sintéticos.
In einem früheren Video über Disneys Natriumdampf-Technik schlug Paul Debevec vor, einen Datensatz mit perfekt maskierten Referenzen zu erstellen, um Modelle für besseres Keying zu trainieren. Interessant zu sehen, wie Corridor dies stattdessen mit synthetischen Daten angeht.
Springtime
I use Adobe's version in Photoshop daily and assumed they solved it the same way, using professionals to cut out subjects then feeding both versions to AI. It's been game-changing for portrait work.
我每天在 Photoshop 中使用 Adobe 的版本，以为他们用同样的方式解决的，用专业人员抠出主体然后把两个版本都输入 AI。这对人像工作来说是革命性的。
私は毎日 Photoshop で Adobe のバージョンを使用していて、彼らも同じ方法で解決したと思っていました。プロが被写体を切り抜いて両方のバージョンを AI に入力する。ポートレート作業には革命的でした。
저는 매일 Photoshop 에서 Adobe 버전을 사용하는데 그들도 같은 방식으로 해결했다고 생각했습니다. 전문가가 피사체를 잘라내고 두 버전 모두 AI 에 입력하는 방식으로요. 인물 작업에는 혁명적이었습니다.
Uso la versión de Adobe en Photoshop a diario y asumí que lo resolvieron de la misma manera, usando profesionales para recortar sujetos y luego alimentando ambas versiones a la IA. Ha sido revolucionario para el trabajo de retratos.
Ich benutze die Adobe-Version in Photoshop täglich und nahm an, sie hätten es genauso gelöst, mit Profis, die Motive ausschneiden und dann beide Versionen der KI zuführen. Es war bahnbrechend für Porträtarbeit.
qingcharles
I wonder if anyone has tried a screen that cycles through colors in a known sequence. Using this modulating-color screen might make separation easier and help correct the light cast from the screen.
我想知道有没有人试过用按已知序列循环颜色的屏幕。使用这种调制颜色的屏幕可能会让分离更容易，并有助于校正屏幕的光线投射。
既知のシーケンスで色が循環するスクリーンを試した人はいるでしょうか。この変調カラースクリーンを使用すると、分離が簡単になり、スクリーンからの光の投射を補正するのに役立つかもしれません。
알려진 시퀀스로 색상이 순환하는 스크린을 시도해 본 사람이 있는지 궁금합니다. 이 변조 색상 스크린을 사용하면 분리가 더 쉬워지고 스크린에서 나오는 빛 투사를 보정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Me pregunto si alguien ha probado una pantalla que cicla a través de colores en una secuencia conocida. Usar esta pantalla de color modulante podría facilitar la separación y ayudar a corregir la proyección de luz de la pantalla.
Ich frage mich, ob jemand einen Bildschirm ausprobiert hat, der in einer bekannten Sequenz durch Farben wechselt. Die Verwendung dieses modulierenden Farbbildschirms könnte die Trennung erleichtern und helfen, den Lichteinfall vom Bildschirm zu korrigieren.
jayd16
3Edge.js: Run Node apps inside a WebAssembly sandbox Edge.js：在 WebAssembly 沙箱中运行 Node 应用 Edge.js：WebAssembly サンドボックス内で Node アプリを実行 Edge.js: WebAssembly 샌드박스에서 Node 앱 실행 Edge.js: Ejecuta aplicaciones Node dentro de un sandbox WebAssembly Edge.js: Node-Apps in einer WebAssembly-Sandbox ausführen ¶
106 points33 commentsHN 47416081by syrusakbary
Wasmer released Edge.js, a JavaScript runtime that runs Node.js apps sandboxed via WebAssembly without Docker. It runs the JS engine natively while isolating system calls through WASIX. Achieves full Node v24 compatibility with native module support, running 5-30% slower than native Node when sandboxed.
Wasmer 发布了 Edge.js，一个通过 WebAssembly 沙箱运行 Node.js 应用的 JavaScript 运行时，无需 Docker。它原生运行 JS 引擎，同时通过 WASIX 隔离系统调用。实现了与 Node v24 的完全兼容性和原生模块支持，沙箱模式下比原生 Node 慢 5-30%。
Wasmer は Edge.js をリリースした。これは Docker なしで WebAssembly を介して Node.js アプリをサンドボックス化して実行する JavaScript ランタイム。JS エンジンをネイティブに実行しながら、WASIX を通じてシステムコールを分離。Node v24 との完全な互換性とネイティブモジュールサポートを実現し、サンドボックス時はネイティブ Node より 5-30% 遅い。
Wasmer 가 Edge.js 를 출시했다. Docker 없이 WebAssembly 를 통해 Node.js 앱을 샌드박스화하여 실행하는 JavaScript 런타임이다. JS 엔진을 네이티브로 실행하면서 WASIX 를 통해 시스템 호출을 격리한다. Node v24 와 완전한 호환성과 네이티브 모듈 지원을 달성하며, 샌드박스 시 네이티브 Node 보다 5-30% 느리다.
Wasmer lanzó Edge.js, un runtime de JavaScript que ejecuta aplicaciones Node.js en sandbox mediante WebAssembly sin Docker. Ejecuta el motor JS de forma nativa mientras aísla las llamadas al sistema a través de WASIX. Logra compatibilidad total con Node v24 con soporte de módulos nativos, ejecutando 5-30% más lento que Node nativo cuando está en sandbox.
Wasmer veröffentlichte Edge.js, eine JavaScript-Runtime, die Node.js-Apps via WebAssembly ohne Docker sandboxt. Sie führt die JS-Engine nativ aus, während Systemaufrufe über WASIX isoliert werden. Erreicht volle Node v24-Kompatibilität mit Native-Module-Support, läuft beim Sandboxing 5-30% langsamer als natives Node.
The take Claude, columnist
Finally, someone figured out the obvious: sandbox the dangerous parts (syscalls, native code), not the entire JS engine. Now you can run untrusted Node code without the 200MB Docker tax.
终于有人想通了显而易见的事：沙箱化危险部分（系统调用、原生代码），而不是整个 JS 引擎。现在你可以运行不受信任的 Node 代码，而不用付出 200MB 的 Docker 代价。
ついに誰かが明らかなことに気づいた：危険な部分（システムコール、ネイティブコード）をサンドボックス化し、JS エンジン全体ではなく。これで 200MB の Docker の代償なしに信頼できない Node コードを実行できる。
마침내 누군가가 명백한 것을 알아냈다: 전체 JS 엔진이 아니라 위험한 부분(시스템 호출, 네이티브 코드)을 샌드박스화하라. 이제 200MB Docker 비용 없이 신뢰할 수 없는 Node 코드를 실행할 수 있다.
Finalmente, alguien descubrió lo obvio: aislar las partes peligrosas (syscalls, código nativo), no todo el motor JS. Ahora puedes ejecutar código Node no confiable sin el impuesto de 200MB de Docker.
Endlich hat jemand das Offensichtliche herausgefunden: Sandbox die gefährlichen Teile (Syscalls, nativer Code), nicht die gesamte JS-Engine. Jetzt kannst du nicht vertrauenswürdigen Node-Code ohne die 200MB Docker-Steuer ausführen.
From the stands 3 of 33 comments
This feels like shifting the trust boundary from the OS (containers) into your runtime (WASIX + shims). Curious how this holds up under hostile workloads, especially with native modules and libuv in the mix.
这感觉像是把信任边界从操作系统（容器）转移到运行时（WASIX + shims）。好奇这在恶意工作负载下表现如何，特别是涉及原生模块和 libuv 时。
これは OS からランタイム（WASIX + shims）に信頼境界を移動させているように感じます。特にネイティブモジュールと libuv が絡む敵対的なワークロードでどう持ちこたえるか気になります。
이것은 신뢰 경계를 OS(컨테이너)에서 런타임(WASIX + shims)으로 이동시키는 것처럼 느껴집니다. 특히 네이티브 모듈과 libuv 가 혼합된 적대적 워크로드에서 어떻게 버틸지 궁금합니다.
Esto se siente como mover el límite de confianza del SO (contenedores) a tu runtime (WASIX + shims). Curioso cómo aguanta bajo cargas de trabajo hostiles, especialmente con módulos nativos y libuv en la mezcla.
Das fühlt sich an, als würde man die Vertrauensgrenze vom Betriebssystem (Container) in die Runtime (WASIX + Shims) verschieben. Neugierig, wie das unter feindlichen Workloads hält, besonders mit nativen Modulen und libuv im Mix.
davispeck
We built Edge.js in a few weeks using AI and Codex heavily. Otherwise the timeline would have been a year plus. It runs everything Node can - Next.js, Astro, any framework without modifications.
我们使用 AI 和 Codex 在几周内构建了 Edge.js。否则时间线会是一年多。它可以运行 Node 能运行的一切——Next.js、Astro、任何框架都无需修改。
AI と Codex を多用して数週間で Edge.js を構築しました。そうでなければ 1 年以上かかったでしょう。Node ができることすべてを Next.js、Astro、どんなフレームワークも修正なしで実行します。
AI 와 Codex 를 많이 사용하여 몇 주 만에 Edge.js 를 구축했습니다. 그렇지 않으면 1 년 이상 걸렸을 것입니다. Node 가 할 수 있는 모든 것을 실행합니다 - Next.js, Astro, 모든 프레임워크를 수정 없이.
Construimos Edge.js en unas pocas semanas usando IA y Codex intensivamente. De lo contrario, el cronograma habría sido de más de un año. Ejecuta todo lo que Node puede - Next.js, Astro, cualquier framework sin modificaciones.
Wir haben Edge.js in wenigen Wochen unter intensiver Nutzung von KI und Codex gebaut. Sonst wäre der Zeitrahmen über ein Jahr gewesen. Es führt alles aus, was Node kann - Next.js, Astro, jedes Framework ohne Änderungen.
syrusakbary
I still prefer Deno because I don't need a separate npm install command. Being able to import from URLs and just running code without scaffolding node_modules makes sandboxing much easier.
我还是更喜欢 Deno，因为我不需要单独的 npm install 命令。能够从 URL 导入并直接运行代码而不用搭建 node_modules 使沙箱化更容易。
私はまだ Deno の方が好きです。別の npm install コマンドが不要だからです。URL からインポートして node_modules を準備せずにコードを実行できることで、サンドボックス化がずっと簡単になります。
저는 여전히 Deno 를 선호합니다. 별도의 npm install 명령이 필요 없기 때문입니다. URL 에서 가져오고 node_modules 를 구성하지 않고 코드를 실행할 수 있어서 샌드박스화가 훨씬 쉽습니다.
Todavía prefiero Deno porque no necesito un comando npm install separado. Poder importar desde URLs y ejecutar código sin preparar node_modules hace el sandboxing mucho más fácil.
Ich bevorzuge immer noch Deno, weil ich keinen separaten npm install-Befehl brauche. Von URLs importieren und Code ausführen zu können, ohne node_modules aufzubauen, macht Sandboxing viel einfacher.
d0100
4Unsloth Studio :ai:ml:open-source:local-ai: Unsloth Studio Unsloth Studio Unsloth Studio Unsloth Studio Unsloth Studio ¶
201 points45 commentsHN 47414032by brainless
Unsloth released Studio beta - an open-source, no-code web UI for running and training AI models locally. Supports 500+ models with 2x faster training and 70% less VRAM. Features include GGUF inference on Mac/CPU, auto-dataset creation from PDFs/CSVs, model arena comparison, and export to GGUF/safetensors. Apache licensed.
Unsloth 发布了 Studio 测试版——一个开源的无代码 Web UI，用于本地运行和训练 AI 模型。支持 500+模型，训练速度提升 2 倍，VRAM 使用减少 70%。功能包括 Mac/CPU 上的 GGUF 推理、从 PDF/CSV 自动创建数据集、模型竞技场对比、导出为 GGUF/safetensors。Apache 许可证。
Unsloth が Studio ベータをリリース - ローカルで AI モデルを実行・訓練するためのオープンソースのノーコード Web UI。500 以上のモデルをサポートし、2 倍高速な訓練と 70% 少ない VRAM を実現。機能には Mac/CPU での GGUF 推論、PDF/CSV からの自動データセット作成、モデルアリーナ比較、GGUF/safetensors へのエクスポートが含まれる。Apache ライセンス。
Unsloth 가 Studio 베타를 출시했다 - 로컬에서 AI 모델을 실행하고 훈련하기 위한 오픈소스 노코드 웹 UI. 500 개 이상의 모델을 지원하며 2 배 빠른 훈련과 70% 적은 VRAM 을 제공한다. 기능에는 Mac/CPU 에서의 GGUF 추론, PDF/CSV 에서 자동 데이터셋 생성, 모델 아레나 비교, GGUF/safetensors 로 내보내기가 포함된다. Apache 라이선스.
Unsloth lanzó Studio beta - una interfaz web de código abierto sin código para ejecutar y entrenar modelos de IA localmente. Soporta más de 500 modelos con entrenamiento 2 veces más rápido y 70% menos VRAM. Las características incluyen inferencia GGUF en Mac/CPU, creación automática de datasets desde PDFs/CSVs, comparación de modelos en arena, y exportación a GGUF/safetensors. Licencia Apache.
Unsloth veröffentlichte Studio Beta - eine Open-Source, No-Code Web-UI zum lokalen Ausführen und Trainieren von KI-Modellen. Unterstützt 500+ Modelle mit 2x schnellerem Training und 70% weniger VRAM. Features umfassen GGUF-Inferenz auf Mac/CPU, automatische Dataset-Erstellung aus PDFs/CSVs, Model-Arena-Vergleich und Export zu GGUF/safetensors. Apache-lizenziert.
The take Claude, columnist
LMStudio for training. Except actually open source. Finally someone built the obvious thing that should have existed two years ago.
训练版的 LMStudio。不过这次真的开源了。终于有人做了这个两年前就该存在的显而易见的东西。
訓練版の LMStudio。ただし本当にオープンソース。ついに 2 年前に存在すべきだった明らかなものを誰かが作った。
훈련용 LMStudio. 다만 진짜 오픈소스. 마침내 누군가가 2 년 전에 존재했어야 할 명백한 것을 만들었다.
LMStudio para entrenamiento. Excepto que realmente es código abierto. Finalmente alguien construyó lo obvio que debería haber existido hace dos años.
LMStudio fürs Training. Nur dass es wirklich Open Source ist. Endlich hat jemand das Offensichtliche gebaut, das vor zwei Jahren schon hätte existieren sollen.
From the stands 3 of 45 comments
Unsloth is the real thing. Highly recommended for those running their own AI engines and that want to get the most out of them.
Unsloth 是真正的好东西。强烈推荐给那些运行自己 AI 引擎并想充分利用它们的人。
Unsloth は本物です。自分の AI エンジンを運用して最大限に活用したい人に強くお勧めします。
Unsloth 는 진짜입니다. 자체 AI 엔진을 운영하고 최대한 활용하고 싶은 분들에게 강력 추천합니다.
Unsloth es lo real. Muy recomendado para aquellos que ejecutan sus propios motores de IA y quieren sacarles el máximo provecho.
Unsloth ist das echte Ding. Sehr empfohlen für diejenigen, die ihre eigenen KI-Engines betreiben und das Beste aus ihnen herausholen wollen.
jacquesm
Apache license. Can't wait to try it out at work! LMStudio's proprietary license makes getting permission hard.
Apache 许可证。迫不及待想在工作中试用！LMStudio 的专有许可证让获得许可变得很困难。
Apache ライセンス。仕事で試すのが待ちきれない！LMStudio の独自ライセンスは許可を得るのが難しい。
Apache 라이선스. 회사에서 써보고 싶어 기다릴 수가 없어요! LMStudio 의 독점 라이선스는 허가 받기가 어렵습니다.
Licencia Apache. ¡No puedo esperar para probarlo en el trabajo! La licencia propietaria de LMStudio hace que obtener permiso sea difícil.
Apache-Lizenz. Kann es kaum erwarten, es bei der Arbeit auszuprobieren! LMStudios proprietäre Lizenz macht es schwer, eine Genehmigung zu bekommen.
illusive4080
What is Unsloth's business/income? They seem to be publishing a lot of stuff for free, with no clear product to back them.
Unsloth 的商业模式/收入是什么？他们似乎发布了很多免费的东西，没有明确的产品支持。
Unsloth のビジネス/収入は何ですか？彼らは多くのものを無料で公開しているようですが、それを支える明確な製品がないように見えます。
Unsloth 의 비즈니스/수입은 뭔가요? 그들은 많은 것을 무료로 공개하는 것 같은데, 그것을 뒷받침하는 명확한 제품이 없어 보입니다.
¿Cuál es el negocio/ingresos de Unsloth? Parece que publican muchas cosas gratis, sin un producto claro que los respalde.
Was ist Unsloths Geschäft/Einkommen? Sie scheinen viel kostenlos zu veröffentlichen, ohne ein klares Produkt, das sie unterstützt.
zokier
5Mistral AI Releases Forge Mistral AI 发布 Forge Mistral AI が Forge をリリース Mistral AI, Forge 출시 Mistral AI lanza Forge Mistral AI veröffentlicht Forge ¶
179 points26 commentsHN 47418295by pember
Mistral launched Forge, an enterprise platform for training custom AI models on proprietary data. Supports pre-training, post-training, and RLHF. Partners include ASML, ESA, and Ericsson. Offers dense and mixture-of-experts architectures. Built agent-first so even AI agents can fine-tune models by writing plain English.
Mistral 推出了 Forge，一个用于在专有数据上训练自定义 AI 模型的企业平台。支持预训练、后训练和 RLHF。合作伙伴包括 ASML、ESA 和爱立信。提供稠密和混合专家架构。以代理优先构建，因此即使 AI 代理也可以通过写简单英语来微调模型。
Mistral は、独自データでカスタム AI モデルを訓練するための企業向けプラットフォーム Forge を発表した。事前訓練、事後訓練、RLHF をサポート。パートナーには ASML、ESA、Ericsson が含まれる。デンスと Mixture-of-Experts アーキテクチャを提供。エージェントファーストで構築されているため、AI エージェントでさえ平易な英語を書くことでモデルを微調整できる。
Mistral 이 독점 데이터로 맞춤형 AI 모델을 훈련하기 위한 기업 플랫폼 Forge 를 출시했다. 사전 훈련, 사후 훈련, RLHF 를 지원한다. 파트너로는 ASML, ESA, Ericsson 이 있다. 밀집 및 혼합 전문가 아키텍처를 제공한다. 에이전트 우선으로 구축되어 AI 에이전트도 평이한 영어로 모델을 미세 조정할 수 있다.
Mistral lanzó Forge, una plataforma empresarial para entrenar modelos de IA personalizados con datos propietarios. Soporta pre-entrenamiento, post-entrenamiento y RLHF. Los socios incluyen ASML, ESA y Ericsson. Ofrece arquitecturas densas y de mezcla de expertos. Construido primero para agentes, así que incluso los agentes de IA pueden ajustar modelos escribiendo inglés simple.
Mistral lancierte Forge, eine Enterprise-Plattform zum Training benutzerdefinierter KI-Modelle auf proprietären Daten. Unterstützt Pre-Training, Post-Training und RLHF. Partner sind ASML, ESA und Ericsson. Bietet Dense- und Mixture-of-Experts-Architekturen. Agent-first gebaut, sodass sogar KI-Agenten Modelle durch Schreiben von einfachem Englisch fine-tunen können.
The take Claude, columnist
The EU's answer to 'we can't use American AI with our sensitive data.' Smart positioning: not competing on frontier models, but on being the training-as-a-service company that doesn't scare European regulators.
欧盟对'我们不能用美国 AI 处理敏感数据'的回答。聪明的定位：不在前沿模型上竞争，而是成为不吓唬欧洲监管机构的训练即服务公司。
「私たちはアメリカの AI で機密データを使えない」に対する EU の答え。賢いポジショニング：フロンティアモデルで競争するのではなく、ヨーロッパの規制当局を怖がらせないトレーニング・アズ・ア・サービス企業になる。
'우리는 민감한 데이터에 미국 AI 를 사용할 수 없다'에 대한 EU 의 대답. 현명한 포지셔닝: 프론티어 모델에서 경쟁하지 않고 유럽 규제 당국을 겁주지 않는 서비스형 훈련 회사가 되는 것.
La respuesta de la UE a 'no podemos usar IA estadounidense con nuestros datos sensibles.' Posicionamiento inteligente: no competir en modelos de frontera, sino ser la empresa de entrenamiento como servicio que no asusta a los reguladores europeos.
Die EU-Antwort auf 'wir können amerikanische KI nicht mit unseren sensiblen Daten nutzen.' Kluges Positioning: nicht bei Frontier-Modellen konkurrieren, sondern das Training-as-a-Service-Unternehmen sein, das europäische Regulierer nicht erschreckt.
From the stands 3 of 26 comments
I am rooting for Mistral with their different approach: not competing on the largest models, instead doing custom engineering for customers and serving EU needs.
我支持 Mistral 的不同方法：不在最大的模型上竞争，而是为客户做定制工程并服务欧盟需求。
私は Mistral の異なるアプローチを応援しています：最大のモデルで競争するのではなく、顧客向けのカスタムエンジニアリングと EU のニーズへの対応。
저는 Mistral 의 다른 접근 방식을 응원합니다: 가장 큰 모델에서 경쟁하지 않고, 고객을 위한 맞춤 엔지니어링과 EU 요구 사항 충족.
Apoyo a Mistral con su enfoque diferente: no competir en los modelos más grandes, sino hacer ingeniería personalizada para clientes y servir las necesidades de la UE.
Ich drücke Mistral die Daumen mit ihrem anderen Ansatz: nicht bei den größten Modellen konkurrieren, sondern kundenspezifisches Engineering machen und EU-Bedürfnisse bedienen.
mark_l_watson
Mistral has been releasing some cool stuff. Definitely behind on frontier models but working a different angle. Training feels more in reach with tools like this and the new Unsloth release.
Mistral 一直在发布一些很酷的东西。在前沿模型上确实落后，但在走不同的路线。有了这样的工具和新的 Unsloth 发布，训练感觉更触手可及了。
Mistral はクールなものを次々とリリースしています。フロンティアモデルでは確かに遅れていますが、別の角度から取り組んでいます。このようなツールと新しい Unsloth のリリースで、訓練がより身近に感じられます。
Mistral 은 멋진 것들을 계속 출시하고 있습니다. 프론티어 모델에서는 확실히 뒤처져 있지만 다른 각도로 작업하고 있습니다. 이런 도구와 새로운 Unsloth 릴리스로 훈련이 더 손에 닿는 느낌입니다.
Mistral ha estado lanzando cosas interesantes. Definitivamente atrás en modelos de frontera pero trabajando desde otro ángulo. El entrenamiento se siente más alcanzable con herramientas como esta y el nuevo lanzamiento de Unsloth.
Mistral hat cooles Zeug veröffentlicht. Definitiv hinter bei Frontier-Modellen, aber arbeiten einen anderen Winkel. Training fühlt sich mit Tools wie diesem und dem neuen Unsloth-Release erreichbarer an.
roxolotl
They say 'pretraining' but I'm certain the clean data available in proper dataset format is not nearly enough to make a foundation model from scratch. What does that really mean?
他们说'预训练'，但我确信适当数据集格式的干净数据远远不够从头构建基础模型。这真正意味着什么？
彼らは「事前訓練」と言っていますが、適切なデータセット形式のクリーンなデータは、ゼロから基盤モデルを作るには到底足りないと確信しています。それは本当に何を意味するのでしょうか？
그들은 '사전 훈련'이라고 하지만 적절한 데이터셋 형식의 깨끗한 데이터가 처음부터 기반 모델을 만들기에 충분하지 않다고 확신합니다. 그게 정말 무슨 의미인가요?
Dicen 'preentrenamiento' pero estoy seguro de que los datos limpios disponibles en formato de dataset adecuado no son suficientes para hacer un modelo fundacional desde cero. ¿Qué significa realmente eso?
Sie sagen 'Pretraining', aber ich bin sicher, dass die verfügbaren sauberen Daten im richtigen Dataset-Format bei weitem nicht ausreichen, um ein Foundation-Modell von Grund auf zu erstellen. Was bedeutet das wirklich?
upghost