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Hugging Face BlogAutoSynthData: cómo ServiceNow genera datos de entrenamiento sintéticos para agentes empresariales
Investigadores de ServiceNow CoreAI presentaron AutoSynthData, un pipeline que convierte los fallos de un modelo de IA en datos de entrenamiento sintéticos para agentes empresariales. El sistema usa un modelo "profesor" más potente para generar y validar tareas ejecutables, realistas y difíciles, con verificación positiva, negativa y reparación por lotes. En pruebas con EnterpriseOps Gym, el ajuste fino con datos sintéticos mejoró el Pass@1 medio 7,2 puntos en el dominio Hybrid y elevó el rendimiento del 18,77% al 27,18% en ITSM.
Apriel-H1: la clave inesperada para destilar modelos de razonamiento eficientes
Investigadores de ServiceNow-AI presentaron Apriel-H1, una familia de modelos híbridos que combina capas de atención con capas Mamba para acelerar el razonamiento de un modelo de 15B. El hallazgo central es que destilar sobre trazas de razonamiento de alta calidad, y no sobre datos de preentrenamiento, preserva la calidad: el modelo insignia logra 2,1x de rendimiento con retrocesos mínimos en benchmarks. Publicaron los siete checkpoints y el framework Fast-LLM para hacer reproducible el método.