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Hugging Face BlogCodeAgents + estructura: una mejor forma de ejecutar acciones
Investigadores de Hugging Face presentan un estudio que combina acciones basadas en código con generación estructurada en agentes de IA, obligando a los CodeAgents a producir pensamientos y código en formato JSON. Según los benchmarks GAIA, MATH, SimpleQA y Frames, este enfoque supera al CodeAgent tradicional en 2 a 7 puntos porcentuales en modelos capaces. El análisis de 15.724 trazas muestra que los errores de parseo en la primera llamada reducen la tasa de éxito un 21,3%, aunque los modelos pequeños sufren un "impuesto de la estructura" por la carga cognitiva.
arXiv Computer Science AIPensar menos, localmente: Aprendizaje de preferencia local para la compresión del razonamiento
Se presenta LoCo, un método de aprendizaje de preferencia local diseñado para la compresión del razonamiento en modelos grandes. Este método detecta estados de sobrepensamiento para congelar prefijos de razonamiento y regenerar continuaciones verificadas más cortas. LoCo reduce la longitud de finalización en matemáticas y código, mejorando la eficiencia sin sacrificar la precisión.
Open R1 presenta OlympicCoder, modelos de código que superan a modelos cerrados en problemas de la Olimpiada Informática
El equipo de Open R1 de Hugging Face publicó la Actualización #3 sobre sus avances en reproducir la receta de razonamiento de código de DeepSeek-R1. Presentaron CodeForces-CoTs, un conjunto de casi 100k muestras destiladas de R1, el benchmark IOI 2024 y los modelos OlympicCoder-7B y 32B, que superan a modelos cerrados como Claude 3.7 Sonnet en problemas de la Olimpiada Internacional de Informática. También detallaron lecciones de entrenamiento (empaquetado de muestras, tasas de aprendizaje, prefijado con <think>, optimizadores de 8 bits) y actualizaciones de GRPO y del conjunto de datos matemático.
La deduplicación a gran escala detrás de BigCode
El artículo técnico de Chenghao Mou explica el proceso de deduplicación casi exacta a gran escala aplicado a los conjuntos de datos de BigCode, usando MinHash y hashing sensible a la localidad (LSH). Detalla cómo la eliminación de duplicados mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje y de código, reduce riesgos de privacidad y evita la contaminación de benchmarks. Describe la implementación escalable con Spark, que permitió deduplicar 1,4 TB de datos en menos de 4 horas con un costo de 15 dólares por hora.
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The Korea TimesUniversidad Kwangwoon apunta a ser potencia en IA y robótica
La Universidad Kwangwoon ha presentado su estrategia educativa en IA y robótica, buscando convertirse en un líder mundial en estos campos. La universidad planea establecer maestrías en robótica móvil y humanoide y fomentar la colaboración con la industria para ofrecer experiencia práctica a los estudiantes. Además, se espera que la universidad organice el Campeonato Mundial de Robótica de 2027.
Dong-A IlboIncheon TP hosts 'ICNX 2026' from November 3-4... Supporting Investment and Cooperation in Content Companies
El Incheon Technopark (Incheon TP) organizará la conferencia internacional 'ICNX 2026' del 3 al 4 de noviembre en el Grand Ballroom del Centro de Convenciones Songdo de Incheon. El evento se centra en conectar la convergencia de entretenimiento y tecnología, cubriendo temas como la producción y distribución de contenido basado en IA, industrias de plataforma, propiedad intelectual (IP), y ofreciendo oportunidades de *matchmaking* B2B y exhibiciones B2C. Se incluirán ponencias sobre tendencias en producción de contenido con IA y la industria de plataformas, con participación de expertos como Larry Frankel y Jeff Kemper.