Найдено записей: 4
'TUMIX объединяет разнообразные инструментальные агенты и использует LLM-судью для ранней остановки, повышая точность на трудных задачах и снижая затраты на инференс.'
Hugging Face представила SmolLM3 — многоязычную языковую модель с 3 миллиардами параметров, способную работать с длинными контекстами до 128 тысяч токенов. Она обеспечивает высокую производительность при компактной архитектуре, подходящей для ограниченного оборудования.
Ant Group представила SEM — метод обучения с подкреплением, который помогает большим языковым моделям решать, когда использовать внешний поиск, повышая точность и снижая избыточные запросы.
Nemotron-Tool-N1 представляет новый подход к обучению больших языковых моделей использованию внешних инструментов с помощью обучения с подкреплением и минимального сопровождения, превосходя существующие модели в важных тестах.