Локальный агент на 30B, используя циклы бездействующих скриншотов, автономно отлаживает демонстрацию raytraced FPS на чистом C, захватывая кадры на ключевых событиях и итерируя по исправлениям. Агент строит рекурсивный визуальный цикл отладки, демонстрируя, что простые механизмы обратной связи могут позволить малым моделям решать сложные визуально обусловленные задачи.
Циклы бездействующих скриншотов позволяют 30B локальному агенту отладить raytraced FPS на чистом C
AutoPass: агенты на основе доказательств для настройки производительности компилятора
AutoPass использует доказательства из работы в реальном времени и компилятора для направления решений по оптимизации, генерируемых ЛЛМ, и превосходит экспертные эвристики и классические методы автоматической настройки. Он достигает геометрических средних ускорений в 1,043 раза на системах x86-64 и в 1,117 раза на системах ARM64 без предварительного обучения или тонкой настройки.
AgentFinVQA: аудитируемый, локальный вопрос-ответ по финансовым графикам
AgentFinVQA представляет многоагентную систему для вопросов по финансовым графикам, обеспечивающую аудитируемость и возможность развертывания на локальной инфраструктуре без значительного снижения точности. Она превосходит базовые модели на +7,68 pp при использовании проприетарного ядра и на +4,84 pp с открытыми весами Qwen3.6-27B-FP8, при этом обеспечивая сигнал уверенности через вывод верификатора, что улучшает маршрутизацию ручного обзора.
LLM-как-интерфейс, ML-как-прогнозатор для детской аппендицита
ClaMPAPP, гибридная система, использует LLM для извлечения структурированных клинических признаков из свободного текста и передает их в XGBoost-классификатор для диагностики. Она превосходила конечные LLM в обеих внутренних и внешних валидациях, демонстрируя лучшую диагностическую производительность и меньшее количество пропущенных случаев, что свидетельствует об улучшенной стабильности и безопасности при дифференцировании детской аппендицита.
HandwritingAgent: синтез ручного почерка на основе языка в SVG
HandwritingAgent синтезирует естественный ручной почерк в формате SVG без специфического обучения стилю. Он использует большой модельный рациональный процесс для генерации последовательностей линий на сетке холста, с учетом текстового ввода и образца стиля, обеспечивая эффективное, управляемое и обобщаемое генерирование почерка.
Локальные модели перешли от в основном бесполезных до действительно полезных за один год
Локальные модели перешли от того, что они были в основном ориентированы на приватность и служили игрушками, до практических инструментов для программирования, управления частными документами и локальных рабочих процессов за один год. Хотя они всё ещё не могут заменить лучшие закрытые модели при выполнении сложных задач, требующих планирования и исправления ошибок, общий рост в удобстве и производительности очевиден.