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Destacado: Uso de GPUs Spot para acelerar el post-entrenamiento RL de DiT

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Spotlight habilita el post-entrenamiento RL de DiT aprovechando GPUs spot inactivas, reduciendo los costos entre 1.4 y 6.4 veces mientras se logra una calidad de imagen superior. Utiliza pesos de modelo desactualizados en la exploración y reconfigura el paralelismo de secuencias en tiempo real, permitiendo un uso eficiente de las GPUs sin interrumpir los pipelines de entrenamiento.

Importancia 3/3 Nueva función frente a los líderes Nuevo entorno de evaluación con diferenciadores arXiv cs.AI Alibaba (Qwen) DeepSeek Microsoft Research AI agents Evaluation & benchmarks Training methods

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ExecCritic utiliza RL específico por rol para mejorar agentes de codificación mediante reparación guiada por pruebas

Los investigadores presentan ExecCritic, un marco que combina una estructura de verificar-revisar-corregir con aprendizaje por refuerzo específico por rol para potenciar agentes de codificación. El sistema separa la construcción de pruebas de la reparación del código fuente, utilizando un agente de Pruebas para generar pruebas nativas del repositorio y un agente de Reparación para revisar el código basándose en retroalimentación de ejecución.

arxiv arXiv cs.LG · hace 106 d · 10 vistas

Destacado: Uso de GPUs Spot para acelerar el post-entrenamiento RL de DiT

Spotlight permite el post-entrenamiento RL de DiT aprovechando GPUs spot inactivas, reduciendo los costos entre 1.4 y 6.4 veces mientras se logra una calidad de imagen superior. Utiliza pesos de modelo obsoletos en la exploración y reconfigura el paralelismo de secuencias sobre la marcha, permitiendo un uso eficiente de las GPUs sin interrumpir los pipelines de entrenamiento.

arxiv arXiv cs.LG · hace 107 d · 8 vistas

Se lanza el conjunto de datos ATT&CK-Labeled Multi-Source Cybersecurity Logs Dataset

Un nuevo conjunto de datos combina registros del sistema, de red y del navegador de 870 sesiones de Windows, que incluyen 70 ataques y 800 casos benignos. Proporciona etiquetas por evento con IDs de técnicas MITRE ATT&CK para 12 tácticas y 53 técnicas, utilizando herramientas de ataque reales como RAT y túneles C2. El ajuste fino de tres Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) mediante LoRA mejoró la precisión de clasificación de fragmentos al 90–97% y logró hasta un 42% de precisión en coincidencia exacta en la identificación de técnicas, mostrando una fuerte captura de razonamiento a pesar de los desafíos.

arxiv arXiv cs.CL · hace 107 d · 5 vistas

OPD-Evolver: Destilación on-policy para la evolución holística de agentes

OPD-Evolver introduce un marco de co-evolución lento-rápido que permite a los agentes seleccionar, actuar y reutilizar experiencias mediante auto-destilación on-policy. Supera a los métodos existentes basados en memoria y entrenamiento hasta en un 11.5% y un 5.8% respectivamente, y demuestra capacidad para desafiar modelos a gran escala como Qwen3.5-397B-A17B y Step-3.5-Flash.

media r/LocalLLaMA · hace 108 d · 6 vistas

Desconfía de las distilaciones de Qwen/Claude: a menudo son peores que el modelo base

Las distilaciones de modelos Qwen y Claude, como Qwen 3.6 distilado con solo 4.000 muestras, rara vez mejoran el rendimiento y a menudo degradan la calidad. Estos modelos pueden exhibir un estilo más 'similar a Opus', pero fallan al transferir capacidad real, con algunos mostrando alucinaciones y tiempos de respuesta más lentos en comparación con los modelos base, según lo demostrado en pruebas y reportes de usuarios.