ivo@setyadi:~$ ivo.blogspot.com

# catatan teknis, sejak 2001

FairStress untuk evaluasi keadilan LLM

FairStress adalah benchmark berisi 300 skenario dari 29 domain yang mengukur respons model terhadap perubahan demografis dan adversarial prefixes. Dataset ini tersedia di Hugging Face dan terintegrasi langsung ke Olmo-eval, memungkinkan eksekusi pada model open-weight atau API dengan satu perintah. Setiap skenario mencakup varian identitas eksplisit, implisit, dan tanpa identitas untuk menguji bias yang halus. Alat ini memberikan pandangan yang lebih bernuansa dibandingkan standard parity checks, tetapi tidak mencakup analisis dampak jangka panjang atau fairness berbasis equity. Adversarial prefixes-nya dikurasi secara manual sehingga cakupan perlu dilengkapi secara terpisah. FairStress cocok untuk tim riset dengan pipeline evaluasi, bukan untuk pengujian produksi cepat. sumber: huggingface.co/fairstress my other side: setyadi.com

Project Maya runs 300B MoE models locally

2026-10-20 · #AI #TechReview

Project Maya runs 300B MoE models locally

Project Maya is a local inference engine for massive Mixture-of-Experts models such as GLM‑5.3‑Flash and DeepSeek‑V4.1. It offloads inactive experts to system RAM and NVMe SSDs, enabling 748B‑parameter models to run on single or multi‑GPU setups. The API follows OpenAI and Anthropic standards, supporting tool calls and concurrent requests.

It is worth trying if you have high‑end local hardware and need private, low‑latency LLM access without cloud costs. However, the hardware floor is steep – you’ll need 100GB+ combined VRAM and RAM for usable performance. It is not suitable for standard consumer laptops or low‑memory systems.

sumber: github.com/mw00/project-maya

my other side: setyadi.com

$ cd ~/

$ cat comments/ (0)