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Pesquisa 🇺🇸

Gerenciando Níveis de Raciocínio em Grandes Modelos de Linguagem

Sebastian Raschka explica como modos de raciocínio de complexidade variada (baixo, médio, alto) funcionam em grandes modelos de linguagem. Ele discute métodos de aprendizado por reforço com recompensas verificáveis, bem como mecanismos para alternar entre modos, incluindo abordagens usadas em modelos como DeepSeek-R1, Qwen3 e GPT-5.6.

OpenAI

DeepSeek

Moonshot AI

Sebastian Raschka27.07 · 20:04

Modelos 🇨🇳

Qwen3-Coder: O modelo mais agêntico da Alibaba Qwen para código

A Alibaba Qwen lançou o Qwen3-Coder, um modelo de código emblemático com 480 bilhões de parâmetros totais e 35 bilhões de parâmetros ativos, alcançando resultados de última geração entre modelos abertos em tarefas agênticas de codificação, uso de navegador e uso de ferramentas. O modelo suporta contexto de 256 mil tokens (até 1 milhão com extrapolação), foi treinado em 7,5 trilhões de tokens com 70% de código, e usa aprendizado por reforço em larga escala, incluindo aprendizado por reforço de horizonte longo para interação multi-etapa em ambientes. Junto com o modelo, a ferramenta Qwen Code baseada no Gemini Code foi disponibilizada como código aberto.

Alibaba/Qwen

Alibaba Qwen27.07 · 18:03

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