Python Bytes is a weekly podcast hosted by Michael Kennedy and Brian Okken. The show is a short discussion on the headlines and noteworthy news in the Python, developer, and data science space.
…
continue reading
תוכן מסופק על ידי Adam Bien. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Adam Bien או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
LLama2.java: LLM integration with A 100% Pure Java file
MP3•בית הפרקים
Manage episode 417845189 series 2469611
תוכן מסופק על ידי Adam Bien. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Adam Bien או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
An airhacks.fm conversation with Alfonso Peterssen (@TheMukel) about:
…
continue reading
discussion about Alfonso's early programming experience and participation in the IOI competition, studying computer science and functional programming with Martin Odersky, internships at Google and Oracle Labs working on compilers and the Espresso project implementing a JVM in Java, espresso mentioned in "#208 GraalVM: Meta Circularity on Different Levels", "#194 GraalVM, Apple Silicon (M1) and Clouds", "#167 GraalVM and Java 17, Truffle, Espresso and Native Image" and "#157 The Ingredients of GraalVM", porting LLVM to pure Java in one class, integrating Large Language Models (LLMs) in Java by porting the LLAMA model from C to Java, GPU acceleration with tornadovm, TornadoVM appeared at "#282 TornadoVM, Paravox.ai: Java, AI, LLMs and Hardware Acceleration", performance of the Java port being within 10% of the C versions, potential huge opportunities for integrating AI and LLMs with enterprise Java systems for use cases like fraud detection, the Java port being a 1,000 line self-contained implementation with no external dependencies, the need for more resources and support to further develop the Java LLM integration, the llama2.java project
Alfonso Peterssen on twitter: @TheMukel
312 פרקים
MP3•בית הפרקים
Manage episode 417845189 series 2469611
תוכן מסופק על ידי Adam Bien. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Adam Bien או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
An airhacks.fm conversation with Alfonso Peterssen (@TheMukel) about:
…
continue reading
discussion about Alfonso's early programming experience and participation in the IOI competition, studying computer science and functional programming with Martin Odersky, internships at Google and Oracle Labs working on compilers and the Espresso project implementing a JVM in Java, espresso mentioned in "#208 GraalVM: Meta Circularity on Different Levels", "#194 GraalVM, Apple Silicon (M1) and Clouds", "#167 GraalVM and Java 17, Truffle, Espresso and Native Image" and "#157 The Ingredients of GraalVM", porting LLVM to pure Java in one class, integrating Large Language Models (LLMs) in Java by porting the LLAMA model from C to Java, GPU acceleration with tornadovm, TornadoVM appeared at "#282 TornadoVM, Paravox.ai: Java, AI, LLMs and Hardware Acceleration", performance of the Java port being within 10% of the C versions, potential huge opportunities for integrating AI and LLMs with enterprise Java systems for use cases like fraud detection, the Java port being a 1,000 line self-contained implementation with no external dependencies, the need for more resources and support to further develop the Java LLM integration, the llama2.java project
Alfonso Peterssen on twitter: @TheMukel
312 פרקים
Все серии
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.