CogEvol presenta una familia de modelos diseñados para convertir resúmenes de cursos en diapositivas JSON estructuradas o páginas HTML interactivas en un solo paso, reemplazando el andamiaje multi-turno de agentes. El sistema utiliza una canalización de datos basada en producción y mecanismos de recompensa híbridos para garantizar la fiabilidad durante el entrenamiento.

  • CogEvol completa la generación de diapositivas con una latencia mediana de 17 segundos y la generación de páginas interactivas en 59 segundos a través de 220k solicitudes.
  • CogEvol-27B alcanza puntuaciones de 83.7 en calidad de diapositivas y 63.7 en un benchmark HTML interactivo de 500 casos, utilizando 26.9x menos parámetros que los modelos de codificación principales.
  • CogEvol-4B se libera abiertamente bajo la licencia Apache 2.0, mientras que CogEvol-27B atiende tráfico de producción en vivo en colaboración con el equipo OpenMAIC.
  • La edición del andamiaje reduce los costos de generación de páginas interactivas aproximadamente un 76%, y la pila funciona en aceleradores Ascend nacionales con paridad frente a las GPUs A800.

Este enfoque reduce el costo unitario de la educación nativa de IA a gran escala al permitir la generación eficiente y fiable de artefactos en hardware accesible.