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Laboratório · Microsoft Research
lab Microsoft Research Blog · há 11 d SWE-bench Verified · 69.7% · 15 visualizações

Microsoft Research lança o framework Orchard para IA agente escalável

A Microsoft Research lançou o Orchard, um framework de código aberto projetado para permitir pesquisas escaláveis e com custo-benefício sobre agentes autônomos. O sistema tem como base o Orchard Env, um serviço de ambiente baseado em Kubernetes que permite aos pesquisadores treinar e avaliar agentes em diversos domínios, como engenharia de software, navegação na web e assistência pessoal, sem a necessidade de reconstruir a infraestrutura.
lab Microsoft Research Blog · há 3 d · 11 visualizações

Microsoft Research apresenta CARE-X, um VLM unificado de raios X torácico com supervisão auxiliar e medição aumentada por ferramentas

A Microsoft Research apresentou o CARE-X, um modelo de pesquisa projetado para preencher lacunas nos atuais modelos de visão e linguagem da radiologia, combinando a geração de relatórios generativos com previsões diagnósticas calibradas. O sistema utiliza aprendizado por reforço (DAPO) para recompensar a correção clínica e emparelha o modelo Qwen3-VL-4B-Instruct com ferramentas de medição determinísticas para avaliar o desempenho em condições que exigem cálculos precisos.
lab Microsoft Research Blog · há 15 d · 4 visualizações

Microsoft Research apresenta EvoLib para aprendizado em tempo de teste com uma biblioteca em evolução

A Microsoft Research apresentou o EvoLib, um framework que permite que modelos de linguagem grandes aprendam com sua própria experiência durante a inferência, sem exigir rótulos de verdade fundamental ou feedback externo. Em vez de armazenar experiências brutas como memórias estáticas, o EvoLib as transforma em habilidades reutilizáveis e insights reflexivos que são continuamente refinados, consolidados e reponderados.
arxiv arXiv cs.LG · há 17 h · 1 visualização

Intern-S2-Preview: Modelo de Base Agênico Científico

Os autores apresentam o Intern-S2-Preview, uma série de modelos de base agênicos científicos projetados para apoiar a compreensão multimodal científica, raciocínio, geração e tarefas de longo prazo. O pipeline de treinamento começa com o pré-treinamento multimodal científico sobre documentos científicos renderizados, dados de imagem-texto intercalados e corpora científicos diversos.
arxiv arXiv cs.CL · há 20 h

Intern-S2-Preview apresenta modelo de base agênico científico com pré-treinamento multimodal e RL

Os autores apresentam o Intern-S2-Preview, uma série de modelos de base agênicos científicos projetados para apoiar a compreensão multimodal científica, raciocínio, geração e tarefas de longo prazo. O pipeline de treinamento começa com o pré-treinamento multimodal científico sobre documentos científicos renderizados, dados de imagem-texto intercalados e corpora científicos diversos.
media MarkTechPost · há 9 d

SkillOpt da Microsoft permite transferência de habilidades entre Codex e Claude Code

Pesquisadores da Microsoft, da Universidade Jiao Tong de Xangai, da Universidade Tongji e da Universidade Fudan desenvolveram o SkillOpt, um otimizador no espaço de texto que treina documentos de habilidade em linguagem natural enquanto mantém o modelo-alvo congelado. O sistema utiliza um modelo otimizador para propor edições limitadas com base em rollouts pontuados, exportando o resultado como um único arquivo `best_skill.md`.
media r/LocalLLaMA · há 17 d · 8 visualizações

Microsoft lança Mage-VL, um modelo multimodal de streaming nativo para codec

A Microsoft lançou o Mage-VL, um modelo de fundação multimodal eficiente com 4B de parâmetros para compreensão de imagens e vídeos que utiliza uma abordagem nativa para codec a fim de simplificar o processamento visual. O sistema separa os fluxos de vídeo em quadros âncora (I) e quadros previstos (P), retendo apenas os patches onde o codec aloca bits, reduzindo o consumo de tokens visuais em mais de 75%.
media r/LocalLLaMA · há 23 d · 6 visualizações

Microsoft lança Mage-Flow, um modelo nativo de 4B para geração e edição de imagens

A Microsoft lançou o Mage-Flow, uma pilha gerativa compacta de escala 4B projetada para geração eficiente de texto em imagem e edição de imagens baseada em instruções. O sistema alcança qualidade competitiva com o estado da arte por meio do co-design de um tokenizador leve, Mage-VAE, e um Transformer de Difusão Multimodal de Resolução Nativa (NR-MMDiT).