Divide y coopera: entrenamiento multi-agente de LLM con roles descompuestos
Descubre cómo el marco DAC divide el razonamiento en agentes cooperativos, mejorando la precisión en preguntas complejas mediante señales de aprendizaje cruzado.
Descubre cómo el marco DAC divide el razonamiento en agentes cooperativos, mejorando la precisión en preguntas complejas mediante señales de aprendizaje cruzado.
Harness-1, un modelo de código abierto con solo 20B parámetros, supera a GPT-5.4 en búsqueda compleja. Descubre cómo su arquitectura externa logra mayor precisión.
Descubre Harness-1, un subagente de búsqueda de 20B que separa decisiones semánticas de la contabilidad. Logra un 0.730 de recall, superando a otros modelos abiertos.