De acordo com OneMillionAI, a Trajectory, em colaboração com o Sky Computing Lab da UC Berkeley e a Anyscale, anunciou recentemente a plataforma open-source SkyRL e a arquitetura Multi-LoRA Training para o ajuste fino de grandes modelos de linguagem. O sistema resolve ineficiências na otimização tradicional do modelo, mantendo uma base de modelo partilhada na memória da GPU enquanto trata múltiplos experimentos de afinação como módulos de adaptação leves. Os testes mostraram que a capacidade de

Gate News informa que, a 17 de março, QVAC Fabric, subsidiária da Tether, lançou a primeira estrutura de micro-ajuste LoRA multiplataforma global dirigida ao BitNet da Microsoft (LLM de um bit), reduzindo significativamente os requisitos de memória de GPU e poder computacional para treino de grandes modelos. A estrutura suporta micro-ajuste LoRA e aceleração de inferência em Intel, AMD, Apple Silicon série M e GPUs móveis (incluindo Adreno, Mali e Apple Bionic).

O projeto BrainWhisperer, pertencente à Tether, alcançou uma precisão de 98,3% na conversão de sinais cerebrais em texto, classificando-se em quarto lugar na competição Brain-to-Text '25. O sistema combina o modelo OpenAI Whisper e a tecnologia LoRA, estando atualmente em desenvolvimento para decodificação de sinais entre indivíduos e interfaces cérebro-computador não invasivas.