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Mint-Agent apresenta modelos de fundação agênticos nativos para finanças

Traduzido do English → Português (BR)

Pesquisadores apresentam o Mint-Agent, uma família de modelos agênticos nativos para finanças projetados para combinar execução confiável com capacidades de pesquisa de longo prazo. O sistema é construído sobre três pilares: um mecanismo de dados para tarefas especializadas, o ambiente MintHarness para rastros de evidências auditáveis e uma receita de treinamento que combina SFT, OPD e RLVR.

Dois modelos principais são lançados: Mint-Cu (9B) e Mint-Ag (27B).
Mint-Ag alcança 98,33% no RFC-Bench, superando GPT-5.6-Sol e Claude-Opus-4.8.
Mint-Cu atinge 69,86% no FinSearchComp T2, superando Agents-A1-35B e Nex-N2-mini.
Mint-Ag obtém 76,00% e 60,49% no FinanceAgentBench v1.1 e v2, respectivamente.

Esses resultados estabelecem um caminho para uma inteligência financeira confiável, engenheirando conjuntamente especialização de domínio, execução de longo prazo e evidências auditáveis.

Importância 2/3 Novo ambiente de avaliação com diferenciais arXiv cs.CL DeepSeek AI agents Research paper

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Faraday 27B supera Claude Opus 4.8 e GPT-5.5 em tarefas de replicação de artigos

Pesquisadores desenvolveram o Replica, um espaço de tarefas escalável para replicação de artigos, para atender à necessidade de conhecimento científico confiável. Eles realizaram pós-treinamento no Faraday, um agente "AI Scientist" de 27B parâmetros que usa agentes de codificação como ferramentas, para aproveitar este ambiente.

arxiv arXiv cs.AI · há 4 d · 20 visualizações

Faraday 27B supera Claude Opus 4.8 e GPT-5.5 em tarefas de replicação de artigos

Os pesquisadores desenvolveram o Replica, um espaço de tarefas escalável para replicação de artigos, e introduziram um juiz baseado em rubricas gerado automaticamente para fornecer sinais de recompensa de baixo ruído que se alinham com a avaliação humana.

arxiv arXiv cs.CL · há 44 d · 10 visualizações

AutoMem automatiza o aprendizado de memória como habilidade cognitiva para LLMs

Pesquisadores apresentam o AutoMem, um framework que trata o gerenciamento de memória em grandes modelos de linguagem como uma habilidade treinável, em vez de um componente estático. O sistema eleva as operações do sistema de arquivos a ações de memória de primeira classe, permitindo que o modelo decida autonomamente como codificar, recuperar e organizar o conhecimento.

arxiv arXiv cs.CL · há 49 d · 13 visualizações

Escalando o Horizonte, Não os Parâmetros: Alcançando Desempenho de Trilhões de Parâmetros com um Agente de 35B

Pesquisadores apresentam o Agents-A1, um modelo Mixture-of-Experts de 35B que alcança desempenho comparável a modelos de trilhões de parâmetros ao escalar o horizonte do agente em vez da contagem de parâmetros. A abordagem foca na extensão de trajetórias de longo prazo e na unificação de habilidades heterogêneas de agentes por meio de uma infraestrutura de treinamento especializada.

arxiv Moonshot AI (arXiv) · há 259 d · 2 visualizações

DeepSeek-V3.2 introduz Atenção Esparsa e síntese agêntica, superando o GPT-5

A DeepSeek lançou a DeepSeek-V3.2, um modelo de linguagem grande de código aberto que combina alta eficiência computacional com capacidades avançadas de raciocínio. O lançamento destaca três principais avanços técnicos: um novo mecanismo de atenção esparsa, uma estrutura de aprendizado por reforço escalável e um pipeline para sintetizar dados de treinamento agênticos.