LLM, RAG, Agents, MCP
Un gruppo della University of Texas at Dallas toglie al modello linguistico il lavoro di archivista: le decisioni piccole e…
Un piccolo gruppo di EvoMap presenta un sistema di ricerca automatica in due tempi: un'idea si mette alla prova solo…
TokenRhythm, con altre aziende e università cinesi, propone di usare come materiale di addestramento ciò che un harness con router…
Renmin University e Microsoft Research presentano Arbor, un agente che migliora un artefatto di ricerca (un ottimizzatore, un harness, una…
Un gruppo di Alibaba divide l'agente in tre ruoli: uno che tiene il registro del lavoro senza toccare niente, uno…
Un gruppo dell'Università dell'Illinois rilascia un toolkit open source che tratta il debug degli agenti come un ciclo chiuso: rilevare…
Vast Intelligence Lab e University of Technology Sydney trasformano la generazione di un articolo scientifico, dall'idea al PDF compilato, in…
Nove strumenti invece di una cinquantina, una memoria a quattro strati di cui se ne vede uno solo, procedure che…
Frontis.AI e l'Università Tsinghua addestrano un modello aperto da 35 miliardi di parametri non a risolvere compiti di machine learning…
Sei ricercatori, quasi tutti di istituzioni moscovite, pubblicano un harness per agenti di programmazione che modifica il proprio codice come…
