PC-Core ABS : test d'un filament bicomposant pour un recuit sans déformation
CNC Kitchen a testé un filament PC-Core ABS fabriqué maison, composé d'une âme en polycarbonate et d'une enveloppe en ABS.
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Les dessous de l'entraînement : construction de jeux de données, données synthétiques, méthodes de pré-entraînement et de post-entraînement, puissance de calcul et coûts d'entraînement.
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Archives de la sélection · page 8
CNC KitchensélectionAI Score6262
OpenAI NewssélectionAI Score6767 OpenAI analyse la baisse du calcul nécessaire à l'entraînement sur ImageNet
OpenAI publie une analyse montrant que depuis 2012.
Motif de la recommandation :L'analyse quantifie la baisse du calcul d'entraînement sur ImageNet depuis 2012 et la compare à la loi de Moore, offrant un repère concret sur le progrès algorithmique.
CNC KitchensélectionAI Score7575 Comparaison des méthodes de séchage du filament : déshydrateur, vide, four et dessiccant
CNC Kitchen compare le séchage du filament 3D par déshydrateur alimentaire, chambre à vide.
Motif de la recommandation :Des pesées comparatives montrent que le séchage à la chaleur retire plus d'humidité que le vide, avec des repères de durée par matériau.
CNC KitchensélectionAI Score7878 Effet du désinfectant (IPA 70 %) sur les matériaux d'impression 3D courants
CNC Kitchen a imprimé des éprouvettes de traction dans dix matériaux d'impression 3D courants (PLA.
Motif de la recommandation :Des tests de résistance sur dix matériaux d'impression 3D immergés 48 h dans l'IPA 70 % montrent quels filaments perdent le plus de rigidité.
CNC KitchensélectionAI Score6767 CNC Kitchen mesure la limite de débit d'une hotend à la balance
CNC Kitchen propose une méthode de mesure de la limite de débit d'une hotend avec une simple balance.
Motif de la recommandation :Une méthode simple à la balance pour mesurer la limite de débit de sa hotend et l'effet de la température, directement réutilisable sur son imprimante.
CNC KitchensélectionAI Score7575 ColorFabb LW-PLA : tests du PLA moussant
CNC Kitchen a testé le filament LW-PLA de ColorFabb.
Motif de la recommandation :Des essais mécaniques à plusieurs températures quantifient la perte de résistance et de rigidité du LW-PLA, utiles pour arbitrer entre poids et tenue.
CNC KitchensélectionAI Score7272 Comparaison des inserts filetés pour impressions 3D : pas cher contre cher
CNC Kitchen compare trois types d'inserts filetés pour impressions 3D, à 3, 18 et 25 centimes pièce.
CNC KitchensélectionAI Score7878 Effet de la largeur d'extrusion sur la résistance et la qualité des impressions 3D
CNC Kitchen a testé des largeurs d'extrusion de 90 % à 250 % du diamètre de buse (0.
Motif de la recommandation :Des tests contrôlés quantifient l'effet de la largeur d'extrusion sur l'adhésion entre couches et la résistance des pièces imprimées.
CNC KitchensélectionAI Score7575 CNC Kitchen : quel est l'impact réel des filaments abrasifs sur les buses d'impression 3D
CNC Kitchen a testé l'usure de buses en laiton avec des filaments abrasifs. Après 330 g de PLA phosphorescent.
Motif de la recommandation :Des tests réels comparent l'usure de buses en laiton avec différents filaments abrasifs et proposent une méthode de contrôle par cold pull.
CNC KitchensélectionAI Score7272 Influence de la hauteur de couche sur la résistance des impressions 3D FDM
CNC Kitchen a testé six hauteurs de couche (0,05 mm, 0,1 mm, 0,15 mm, 0,2 mm, 0.
CNC KitchensélectionAI Score6565 Test du recuit du PLA : 7,5 % de résistance en traction en plus, adhésion entre couches inchangée
Le recuit du PLA apporte environ 7,5 % de résistance ultime en traction (63,5 MPa à 68.
Motif de la recommandation :Des essais mesurés sur le PLA recuit montrent un gain de résistance en traction d'environ 7,5 % et une adhésion entre couches inchangée, ce qui aide à calibrer les attentes.
OpenAI NewssélectionAI Score6262 OpenAI ajuste GPT-2 774M par les préférences humaines
OpenAI a ajusté le modèle de langage GPT-2 de 774M paramètres à l'aide de retours humains pour diverses tâches.
Motif de la recommandation :L'original expose les préférences humaines et le nombre d'annotations nécessaires pour différentes tâches, ce qui permet de comprendre le coût et les limites du fine-tuning par retour humain.
OpenAI NewssélectionAI Score8888 OpenAI améliore la compréhension du langage grâce à l'apprentissage non supervisé
OpenAI a obtenu des résultats de pointe sur une série de tâches linguistiques variées avec un système évolutif et agnostique à la tâche.
OpenAI NewssélectionAI Score8585 OpenAI analyse la croissance exponentielle du calcul d'entraînement en IA
OpenAI publie une analyse montrant que depuis 2012, la quantité de calcul utilisée dans les plus grands entraînements d'IA croît de façon exponentielle avec un temps de doublement de 3.
Motif de la recommandation :L'analyse quantifie la croissance exponentielle du calcul d'entraînement depuis 2012 et son rythme de doublement, un repère pour situer les capacités des futurs systèmes.