Self-distillation semplice: un LLM che migliora nel codice imparando dai propri output
Ricercatori di Apple mostrano che un modello può migliorare a scrivere codice riaddestrandosi sui propri output grezzi, senza verificatore, insegnante…
LLM, RAG, Agents, MCP
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Uno studio di PricewaterhouseCoopers mette alla prova un'intuizione scomoda: nella ricerca agentica il vecchio grep batte spesso la ricerca semantica…
Un gruppo del MIT propone SEAL: davanti a un testo nuovo, il modello si scrive da solo i dati su…
Un agente autonomo affianca due giudici — un revisore addestrato sui referaggi di ICLR e l'esecuzione del codice — per…
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Gli agenti addestrati con reinforcement learning imparano per tentativi ed errori, senza fermarsi a capire perché hanno sbagliato. Un gruppo…
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Meta pubblica ARE, una piattaforma per costruire ambienti simulati in cui il tempo scorre da solo, e Gaia2, un benchmark…
Un agente di Google per la data science che non si ferma quando il codice gira, ma quando un giudice…
Un agente che affronta compiti lunghi affoga nel proprio contesto. Un paper di ottobre 2025 propone di rendere la potatura…