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Mint-Agent présente des modèles de fondation agnostiques natifs pour la finance

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Les chercheurs présentent Mint-Agent, une famille de modèles agnostiques natifs pour la finance conçus pour combiner une exécution fiable avec des capacités de recherche à long terme. Le système repose sur trois piliers : un moteur de données pour les tâches spécialisées, l'environnement MintHarness pour des traces de preuves auditables, et une recette d'entraînement combinant SFT, OPD et RLVR.

Deux modèles phares sont publiés : Mint-Cu (9B) et Mint-Ag (27B).
Mint-Ag atteint 98,33 % sur RFC-Bench, surpassant GPT-5.6-Sol et Claude-Opus-4.8.
Mint-Cu atteint 69,86 % sur FinSearchComp T2, dépassant Agents-A1-35B et Nex-N2-mini.
Mint-Ag marque 76,00 % et 60,49 % sur FinanceAgentBench v1.1 et v2, respectivement.

Ces résultats établissent une voie vers une intelligence financière fiable en ingénierie conjointe de l'expertise du domaine, de l'exécution à long terme et des preuves auditables.

Importance 2/3 Nouveau cadre d'évaluation avec différenciateurs arXiv cs.CL DeepSeek AI agents Research paper

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Faraday 27B surpasse Claude Opus 4.8 et GPT-5.5 sur les tâches de réplication d'articles

Les chercheurs ont développé Replica, un espace de tâches évolutif pour la réplication d'articles, afin de répondre au besoin de connaissances scientifiques fiables. Ils ont effectué un post-entraînement de Faraday, un agent "AI Scientist" de 27 milliards de paramètres qui utilise des agents de codage comme outils, pour tirer parti de cet environnement.

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Faraday 27B surpasse Claude Opus 4.8 et GPT-5.5 sur les tâches de réplication d'articles

Les chercheurs ont développé Replica, un espace de tâches évolutif pour la réplication d'articles, et introduit un juge basé sur des rubriques généré automatiquement pour fournir des signaux de récompense à faible bruit alignés sur l'évaluation humaine.

arxiv arXiv cs.CL · il y a 44 j · 10 vues

AutoMem automatise l'apprentissage de la mémoire en tant que compétence cognitive pour les LLM

Les chercheurs présentent AutoMem, un cadre qui traite la gestion de la mémoire dans les grands modèles de langage comme une compétence entraînable plutôt que comme un composant statique. Le système élève les opérations de système de fichiers au rang d'actions de mémoire de premier ordre, permettant au modèle de décider autonomement comment encoder, récupérer et organiser les connaissances.

arxiv arXiv cs.CL · il y a 49 j · 13 vues

Étendre l'horizon, pas les paramètres : atteindre des performances de modèles à mille milliards de paramètres avec un agent de 35M

Les chercheurs présentent Agents-A1, un modèle Mixture-of-Experts de 35M qui atteint des performances comparables à celles des modèles à mille milliards de paramètres en étendant l'horizon de l'agent plutôt qu'en augmentant le nombre de paramètres. L'approche se concentre sur l'extension des trajectoires à long terme et l'unification des capacités hétérogènes des agents grâce à une infrastructure d'entraînement spécialisée.

arxiv Moonshot AI (arXiv) · il y a 259 j · 2 vues

DeepSeek-V3.2 introduit l'attention sparse et la synthèse agentic, surpassant GPT-5

DeepSeek a publié DeepSeek-V3.2, un grand modèle de langage ouvert qui combine une haute efficacité computationnelle avec des capacités de raisonnement avancées. La publication met en avant trois avancées techniques majeures : un nouveau mécanisme d'attention sparse, un framework d'apprentissage par renforcement évolutif et un pipeline de synthèse de données d'entraînement agentic.