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arXiv Computer Science AILLMCodec: Adaptando códecs de video para la compresión eficiente de pesos de modelos de lenguaje grandes
Se presenta LLMCodec, un método de compresión basado en códecs de video para modelos de lenguaje grandes (LLM), integrando cuantización afín con el códec VVC/H.266. Los experimentos demuestran que LLMCodec reduce la perplexidad en más de 1.5 veces y mejora la precisión de la tarea subsiguiente en un 21% en el modelo LLaMA-3-8B a precisión de 2 bits.
CoworkOS: Agente de Trabajo Escalable para la Automatización en el Mundo Real
Se presenta CoworkOS, un marco general para el trabajo de largo horizonte que separa la estrategia de la tarea de la gestión de la ejecución. Este sistema permite la colaboración humano-IA mediante la inspección y revisión conjunta de artefactos como documentos y modelos, permitiendo la participación humana a través de conversación o modificación directa. CoworkOS demuestra competitividad con agentes de vanguardia en múltiples benchmarks.
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