Un usuario informa que OpenCode entra en un 'bucle de pensamiento' infinito al usar modelos locales, auto-generando respuestas continuamente sin terminar. El problema ocurre en múltiples modelos y configuraciones, incluyendo Qwen y GPT-OSS, y persiste tanto en entornos llama.cpp como LMStudio, aunque la ventana de chat en LMStudio funciona normalmente.
Bucle infinito de pensamiento en OpenCode con modelo local
OpenAI publica las pruebas de rendimiento del chip de inferencia Jalapeño; Perplexity lanza la Computadora Portátil local
OpenAI publicó los detalles de las pruebas de rendimiento para su chip de inferencia personalizado, Jalapeño, afirmando una mayor eficiencia y menor latencia en comparación con los sistemas NVIDIA GB200/GB300. Simultáneamente, Perplexity lanzó la Computadora Portátil sobre hardware NVIDIA DGX Spark, permitiendo la orquestación completa de agentes de forma local sin dependencia de la nube.
El alineamiento neurosimbólico mejora la seguridad de los LLM clínicos mediante fundamentación fisiológica
Los investigadores proponen el Alineamiento Neurosimbólico, un marco de entrenamiento que acopla un LLM clínico de 7B con un Modelo del Mundo Fisiológico basado en HGNN para mejorar la seguridad en el razonamiento clínico generativo. El método utiliza conocimiento fisiológico estructurado de un grafo de conocimiento biomédico de 847K nodos para puntuar las respuestas candidatas y impulsar actualizaciones ORPO on-policy iterativas.
Investigadores presentan AtlasNav para resolver la Ceguera de Evidencia en la interacción directa con corpus
Los investigadores han introducido AtlasNav, un marco persistente de navegación de corpus multi-vista diseñado para abordar la "Ceguera de Evidencia" en agentes de modelos de lenguaje grandes que interactúan con corpus externos. Esta condición ocurre cuando la evidencia requerida no surge o no permanece utilizable dentro de presupuestos de interacción finitos.
Recuris mejora el éxito de agentes en horizontes largos en 17.8 puntos en tau-bench
Los investigadores presentan Recuris, una arquitectura de Memoria de Trabajo Experiencial recursiva diseñada para abordar los desafíos de la auto-mejora recursiva en tareas de horizonte largo. El sistema utiliza la Memoria de Trabajo para rastrear el progreso y guiar la selección de habilidades desde la Memoria Experiencial, creando un bucle acotado que localiza fallos y actualiza las habilidades según las necesidades actuales.
Recuris presenta una arquitectura de Memoria Experiencial-de-Trabajo recursiva para arneses de agentes de largo alcance
Los investigadores presentan Recuris, una arquitectura de Memoria Experiencial-de-Trabajo recursiva diseñada para abordar los desafíos de la auto-mejora recursiva en tareas de largo alcance. El sistema utiliza la Memoria de Trabajo para rastrear el progreso de la tarea y guiar la selección de habilidades desde la Memoria Experiencial, fundamentando las decisiones en las necesidades actuales en lugar del historial completo.