Agentes · Radar
ML Intern: delegue o treino, preserve o critério de aceite
O relato da Hugging Face mostra por que baseline, orçamento e verificação dos pesos precisam entrar no pedido de treinamento.
RMRafael Moura1 min de leitura
Agentes
Arquivo ShiftAgentes · Radar
AutoSynthData transforma falhas em tarefas verificáveis
A proposta da ServiceNow liga geração de dados ao ambiente executável e exige que o verificador também rejeite resultados incorretos.
RMRafael Moura1 min de leitura
Agentes · Radar
LFM2.5 local: o modelo decide, o agente executa
A Liquid AI documenta integração com agentes locais; permissões e execução continuam sendo decisões da aplicação.
RMRafael Moura1 min de leitura
Agentes · Radar
ThinkingBox transforma o estado final do banco em recompensa para agentes
A proposta verifica o que o agente alterou e usa esse resultado no treinamento. Repetibilidade e cobertura continuam sendo medidas distintas.
RMRafael Moura1 min de leitura
Agentes · Análise
CUGA e Hermes: o modelo não explica o agente inteiro
O experimento da IBM isola o modelo, mas também expõe por que configuração e tarefa mudam a leitura de um benchmark.
RMRafael Moura4 min de leitura
Agentes · Análise
Memória de agente: fatos, procedimentos e evidência não são a mesma coisa
As camadas documentadas do Hermes ajudam a decidir o que manter no contexto e o que recuperar apenas quando necessário.
RMRafael Moura4 min de leitura
Agentes · Radar
E se o modelo aprendesse o harness que vai usar?
Harness Hub propõe adapters específicos para o ambiente de execução, com resultados limitados às avaliações relatadas.
RMRafael Moura1 min de leitura
Agentes · Radar
Hermes leva o workspace ao navegador pelo próprio gateway
A versão v0.23.0 concentra a continuidade das sessões e mantém o acesso web desligado por padrão.
RMRafael Moura1 min de leitura
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