media r/LocalLLaMA · hace 55 d · open_models

LoopCoder-V2: Modelo PLT de dos bucles logra la mejor relación ganancia-coste

Traducido del English → Español

LoopCoder-V2 es un modelo de código ajustado con instrucciones de 7B basado en Parallel Loop Transformer (PLT), entrenado con 18T tokens de datos mixtos de texto y código. La variante de dos bucles logra el mejor equilibrio entre ganancia y coste, mejorando SWE-bench Verified de 43.0 a 64.4, mientras que tres o más bucles provocan regresión debido al aumento del desajuste posicional y actualizaciones inestables.

Importancia 2/3 r/LocalLLaMA Hugging Face Code generation Reasoning models Training methods

Benchmarks

Benchmark	Modelo	Puntuación
SWE-bench Verified	LoopCoder-V2	64.4%

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Sistema de Compañeros: Monitor de entropía en Rust con incertidumbre controlada por NER para inferencia LLM escalonada

El Sistema de Compañeros utiliza un monitor de entropía en Rust para detectar la incertidumbre por token en la inferencia local de Gemma 3 4B, enrutando solo los tokens inciertos a Sonnet mediante extracción de fragmentos controlada por NER y recuperación semántica. Los benchmarks muestran que logra una precisión del 71,4 % a $0,21, superando al patrón Anthropic Advisor (62,9 % a $0,44) en siete conjuntos de datos de Hugging Face, con una mejora clave en SQuAD v2 al enrutar fragmentos del pasaje fuente al modelo en la nube.

arxiv arXiv cs.LG · hace 54 d · 2 vistas

Entrenamiento de LLMs para agentes de ciclo de vida largo mediante generalización entre dominios

Un nuevo marco permite a los modelos de lenguaje grandes desarrollar la capacidad de 'Conectar los Puntos', permitiendo que los agentes de ciclo de vida largo aprendan de experiencias y actualicen iterativamente el contexto de su entorno. El marco utiliza aprendizaje por refuerzo con secuencias de rollout largas y tareas personalizadas para promover la generalización entre dominios, mostrando un rendimiento efectivo fuera de la distribución tanto en configuraciones de dominio como de transición.

arxiv arXiv cs.CL · hace 54 d · 1 vista

LLMs agénticos de cero disparos extraen patología pulmonar de narrativas

Un flujo de trabajo agéntico de cero disparos que utiliza LLMs de código abierto extrae 13 campos sinópticos del Colegio Estadounidense de Patólogos a partir de informes de patología de resección pulmonar. El mejor modelo (GPT-OSS-20B) logró un Micro-F1 de 0.893, superando la sensibilidad de referencia y capturando con precisión relaciones patológicas complejas sin entrenamiento específico para la tarea.

arxiv arXiv cs.CL · hace 54 d · 1 vista

Entrenamiento de LLMs para agentes de ciclo de vida largo mediante generalización interdominio

Un nuevo marco permite a los modelos de lenguaje grandes aprender 'Conecta los puntos' utilizando aprendizaje por refuerzo con secuencias de rollout largas. El método incluye tareas y entornos adaptados para fomentar el desarrollo de meta-capacidades, mostrando una fuerte generalización interdominio y rendimiento en configuraciones fuera de distribución. Las implementaciones están disponibles en https://github.com/agentscope-ai/Trinity-RFT/tree/research/cod/examples/research_cod.

media r/LocalLLaMA · hace 54 d · 1 vista

Laguna M.1: Modelo MoE de 225B parámetros para codificación agéntica

Laguna M.1 es un modelo mixture-of-experts de 225B parámetros con 23B parámetros activados por token, diseñado para codificación agéntica y tareas de largo alcance. Alcanza un rendimiento competitivo en SWE-bench Verified (74.6%), SWE-bench Multilingual (63.1%) y Terminal-Bench 2.0 (45.8%), superando a modelos como Devstral 2 y GLM-4.7 en benchmarks clave.