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9 históriasInovação
O benchmark SWE-bench Science revela que os agentes de codificação lutam com software científico
Uma nova pré-impressão arXiv apresenta um benchmark de 119 tarefas para testar agentes de codificação em software científico e relata que o agente com melhor desempenho obteve pontuação abaixo de 50% em pass@1.arxiv.orgInovação
Artigo ArXiv propõe treinamento baseado em marcos para agentes LLM de longo horizonte
MileGPO usa descoberta de marcos e evidências locais para melhorar a atribuição de crédito ao treinar agentes de modelo linguístico em tarefas longas e de várias etapas. Os autores relatam resultados de última geração no ALFWorld e no WebShop, mas as afirmações permanecem limitadas aos experimentos do artigo.arxiv.orgInovação
A pré-impressão testa se os agentes LLM sabem quando lembrar, verificar ou perguntar
Um novo benchmark avalia se os agentes do modelo de linguagem decidem corretamente quando as informações derivadas da interação devem ser salvas, verificadas, usadas temporariamente ou esclarecidas com um usuário.arxiv.orgInovação
Auditing Cross-Lingual Fairness in Language Model Watermarking
A new evaluation framework for watermarking schemes in large language models is proposed, focusing on cross-lingual fairness.arxiv.orgPolítica
Índice de IA de Stanford descobre que a política de IA está se expandindo à medida que a soberania e o investimento divergem
O Índice de IA 2026 da Stanford HAI afirma que as estratégias nacionais de IA estão a espalhar-se, enquanto as regras de localização de dados, a capacidade de computação apoiada pelo Estado e o investimento público permanecem desiguais entre regiões.hai.stanford.eduInovação
Benchmark Together AI: GLM-5.3 fica atrás do GPT-5.6 Sol na primeira tentativa, vence nas novas tentativas pela metade do preço
Uma análise da Together AI de 904 lançamentos do DeepSWE relata que o GPT-5.6 Sol do OpenAI lidera em precisão de codificação na primeira tentativa, enquanto o GLM-5.3 de peso aberto lidera quando novas tentativas são permitidas, com aproximadamente metade do custo por tentativa.together.aiInovação
Preprint propõe um modelo de IA tokenizado localmente para marcas d'água robustas de séries temporais
Uma pré-impressão arXiv propõe um modelo generativo de IA e método de marca d'água para dados de séries temporais multivariados mais confiáveis após a edição. Os autores relatam testes em benchmarks de finanças, energia e neuroimagem, mas o resumo não fornece resultados numéricos ou evidências de implantação.arxiv.orgInovação
Recuperação de código em linguagem natural para 1C:Enterprise: uma referência aberta e um bi-codificador eficiente
A recuperação de código em linguagem natural é uma tarefa em rápida evolução na ciência da computação. No entanto, o ecossistema 1C:Enterprise combina a sintaxe russa com uma terminologia altamente específica de domínio, para a qual conjuntos de dados abertos e modelos especializados têm sido praticamente inexistentes.arxiv.orgInovação
Recuperação de série temporal para fundamentar modelos de linguagem multimodal na vida útil restante
Grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas de IA de agente estão sendo cada vez mais explorados para tarefas de manutenção e prognóstico específicos de domínio, levantando a questão de saber se eles podem apoiar efetivamente o prognóstico e o gerenciamento de saúde (PHM).arxiv.org
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