February 25, 2004 by yorksranter 0 comments

BBC NEWS | Business | UK 2003 growth revised up to 2.3%

So what did happen to all the recession porn we were subjected to last year? Within a week, we see forecasts for growth above 3% this year and now upward revisions from last year. The forecast range everyone said was a wild gamble was 2-2.5%. This puts it slap in the bullseye. Oh well, another mutt in the non-barkers…

I know it’s not “we” any more. I know I should be really worried about the trade deficit and consumer debt. But, what – nine months on? – it’s still hard to kick the Labour habit.

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Schon vor Verzicht von Pistorius: Scholz legt im direkten Kanzlerduell gegenüber Merz zu
Für Scholz als Kanzler sprachen sich der am Freitag veröffentlichten Umfrage zufolge 39 Prozent der Wahlberechtigten aus – das waren zwei Prozentpunkte mehr als bei der vorherigen Erhebung im Oktober. Der CDU-Chef verlor dagegen vier Punkte auf 44 Prozent. 17 Prozent (plus zwei) legten sich nicht fest.
Dan Savage on blue America in the age of Trump
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Grüne verzeichnen nach Koalitionsbruch Rekord-Mitgliederzahl - DER SPIEGEL
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„Besser ist, man schreit die Wand in seinem Büro an”: Merkel hält Scholz-Rede für „kein Paradebeispiel für Würde“
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HBM memory supply to scale in 2025
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Finally, we feed the hidden states 𝐡+kg+e to the decoder of the MT model, which is now able to also attend to the entity embeddings from the retriever and fuse them with its hidden states. Our intuition is that the embeddings 𝐞i from the knowledge retriever can contain useful fine-grained, latent information about the retrieved […]
Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM? - Apple Machine Learning Research
These results indicate that by using smaller, distilled problem decomposition models in combination with problem solving LLMs we can achieve reasoning with cost-efficient inference and local adaptation // Apple is doing a lot of these! this one has a model that makes a plan, and then the plan is executed by other task specific models
4M-21: An Any-to-Any Vision Model for Tens of Tasks and Modalities
We are able to train a single unified model on diverse modalities by encoding them with modality-specific discrete tokenizers (see fig. 3). For image-like modalities, e.g. RGB or edges, we train ViT-based [24] VQ-VAE [63] tokenizers to map the inputs into a small grid of discrete tokens. For modalities like 3D human poses or image […]