Hopeful 4 all us running TAKE WAstate GREAT AGAIN! #MWGA 😱 but we're not supposed 2 talk about Trump or anything uncomfortable! TRUMP, TRUMP, TRUMP!!! 🇺🇸💪💪💪 End #SanturaryStateCities & remove ALL #ForeignInvaders #ILLEGALS who r sucking WAstate int2 decline! There I said it!

@davidwalliams WE HAD ALREADY BELIEVED IN DESTINY--ALSO IN OUR❤️THAT FITS SO RIGHT--1🌅 WE WALKED INT2 OUR🌏,🧬-IT CHANGED OUR EVERY🌃-4 EVERYTHING WE'VE BEEN THROUGH--WE SAW IN THE🪞A❤️THAT MATCHED OURS IN EVERYTHING WE DO--ITS OURS ME&U--EVERY PIECE OF US 2--WE FOUND IS IN ME&U

この前いった水族館のショーで見た、ド可愛いで押し切るアザラシと、フィジカルで押し切るトドを見たので𝗶𝗻𝘁2のめあぴずに活かしていきたい。

私のINT2がクリティカル叩き出したので無問題 超ありがとうございます

だから例えばノートPCに接続した拡張ボックスにMIDIのI/Fボードを挿入したい場合、(株)アイ・オー・データ機器の拡張ボックスは全てINT2をノートPC側のレジューム機能にしか使わせない仕様だから、ゲームには不利だったのです。

同じLA音源でもCM-500(GS音源も搭載)やCM-64は実際、MT-32より音が多少悪い傾向が強かったです。また、ゲームソフトによっては28音以上同時発声のMIDI音源モジュールを割込レベルINT2で扱う設定でしかBGMを正常に演奏できないものが実際ありました。

また、98でMIDIを扱う場合、無印SC-55やI/Fボード一体型全般のような24音同時発声タイプは非推奨で、GSフォーマットの(SC-55mkⅡ(28音)またはSC-88シリーズ(32音))およびLA音源のMT-32を両方とも選ぶのがベスト。さらに割込レベルINT2をMIDIに使える設定も必須。その点も要注意でしょう。

原生就已经是 INT4 量化了，还咋整…… INT2? ...

We have ONE AUSTRALIAN FLAG not this bs made up flag (just like) the WtC bs) & now made up Torres Straight Island flag) When One Nation Comes int2 power, please make it ONE FLAG for ONE NATION @OneNationAus

int2バイキング

セッション中に決まった設定をよく忘れる阿呆なので………………………………(INT2)

Not too late! But we'll done Sarah!! SWAN anthr misogynistic self-serving LAZY FATCAT Now, STOP Carl sucking up to Alboslush & the Labor party machine,these mugs r spending Australians $ on a good time 4them & dragging Australians int2 trillions of death debt @TheTodayShow

CoCシナリオ 「ラストオーダーはキミがいい」 KPC：霧島 巽（しちたか） PC：朝影 燁（5prさん） エンド1👏 がらパレに続き好きシを遊んでもらった～！1日若鷲継続day🦅🦅ウレシーッ！！🎶 好きなんですよね…このシナリオ…！PLごぴさんのINT2になってたのほまにおもろ😂がんばったね～🎶

เป็นint2 ละกลับมานั่งเรียนเหมือนสมัยนศพเป๊ะ5555

感嘆詞含めてかわいいな……かわいいね…… FEって軍記物だからぜっっっっったい好きなんですよ、タクティカル系ゲームが苦手と言うだけで！！！(INT2) はぁはぁ、機があればやります……😭

OSCAR INT2 KV cache by @ZhongzhuZhou makes ultra-long context more practical on local devices. 🔥🚀 🔗modelscope.ai/models/togethe… 💾 KV memory: reduces Gemma 4 12B-it’s KV cache at 256K context from ~24 GiB to ~3 GiB, saving ~21 GiB 📉 Compression: ~8× smaller KV footprint with q2_0 INT2 KV cache 🧠 Method: calibrated rotations use query covariance for Keys and score-weighted value covariance for Values 🎯 Quality: pushes quantization noise into attention-insensitive directions to preserve near-f16 KV behavior 🖥️ Deployment: Gemma 4 12B now supports both ready-to-run INT2 KV GGUF models through the llama.cpp fork and INT2 KV cache through SGLang. The local path also includes Apple Metal support and fused mixed-precision flash attention. 🧩 Model support: Qwen3 with head dim 128 and Gemma 4 with head dim 512, including Gemma 4 12B-it with sliding-window layers

Can LLMs run on ultra-low-bit memory without tanking accuracy? Researchers from Together AI, University of Sydney, and UIUC present OSCAR — a method that uses offline, attention-aware covariance analysis to design fixed rotations and clipping thresholds for 2-bit KV cache quantization. This aligns the compressed values with what attention actually needs, avoiding the collapse of naive rotation. Results: On Qwen3 and GLM-4 (up to 358B params), OSCAR stays within 1–4 points of BF16 accuracy, while naive INT2 collapses to near zero. It cuts KV-cache memory by 8x, boosts throughput up to 7x at large batches, and accelerates decoding by 3x over BF16 — all deployable in SGLang and vLLM. OSCAR: Offline Spectral Covariance-Aware Rotation for 2-bit KV Cache Quantization Paper: arxiv.org/abs/2605.17757 Project: oscar-quantize.github.io/ Code: github.com/FutureMLS-Lab/OSC…； RotationZoo: huggingface.co/Zhongzhu/OSCA… Our report: mp.weixin.qq.com/s/DKiYunmj_… 📬 #PapersAccepted by Jiqizhixin

ここの四ツ谷くんINT2億