🏠 Strona Główna
Benchmarki
📊 Wszystkie benchmarki 🦖 Dinozaur v1 🦖 Dinozaur v2 ✅ Aplikacje To-Do List 🎨 Kreatywne wolne strony 🎯 FSACB - Ostateczny pokaz 🌍 Benchmark tłumaczeń
Modele
🏆 Top 10 modeli 🆓 Darmowe modele 📋 Wszystkie modele ⚙️ Kilo Code
Zasoby
💬 Biblioteka promptów 📖 Słownik AI 🔗 Przydatne linki
📖
Quantization by Clustering

Mahalanobis Distance in Quantification

Adaptive distance metric accounting for covariance between weights for more informative clustering. This approach improves the quality of formed groups by considering the model's structural correlations.

← Wstecz