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Agentes no ARC-AGI-3 e aprendizado contínuo
Post de 30 de junho de 2026 destaca que o aprendizado durante a inferência no ARC-AGI-3 leva agentes a construir e atualizar modelos internos das regras e mecânicas do ambiente.
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Post de 30 de junho de 2026 destaca que o aprendizado durante a inferência no ARC-AGI-3 leva agentes a construir e atualizar modelos internos das regras e mecânicas do ambiente.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o paper propõe organizar sistemas de recuperação de informação com índices, modelos e inferência nos dispositivos dos usuários, deixando serviços remotos como opcionais.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o post afirma que C++26 padroniza Hazard Pointers, uma abordagem para adiar a exclusão de nós até que leitores concorrentes terminem de usá-los.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o artigo CAMI trata a construção de múltiplos índices de enriquecimento semântico como uma seleção de portfólio com objetivos múltiplos e orçamento limitado.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o estudo examina técnicas de retrieval em RAG com um reranker cross-encoder forte e testa se ganhos relatados se mantêm em coleções variadas.
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Um artigo examina como engines separados podem atribuir probabilidades inconsistentes às mesmas trajetórias no post-training de LLMs e descreve TIS e a rejeição de atualizações de checkpoint.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o registro apresenta um curso de Stanford com 19 aulas e 24 horas sobre arquitetura de GPU e CUDA, otimização de desempenho e arquiteturas multicore.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o resumo apresenta uma abordagem para consolidar especialistas de aprendizado por reforço em um modelo multitarefa, com etapas off-policy e on-policy.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o resumo apresenta o Dockerless, um verificador que avalia patches gerados por agentes de programação sem executá-los.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o resumo apresenta o EvoRec, framework multiagente que busca automatizar a otimização de sistemas de recomendação e reduzir a iteração manual.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o post descreve uma arquitetura que combina Full Attention e Linear Attention no nível dos heads para modelos de contexto longo.
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Publicação de 30 de junho de 2026 apresenta o IW-OPD, método que atribui mais peso aos tokens iniciais. Segundo o post, ele converge mais rápido e supera o OPD padrão em 6,9 pontos no AIME-2025.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o resumo apresenta o KbSD, um framework de self-distillation com supervisão densa por token para decisões de busca agentic. A descrição não informa resultados de avaliação.
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Artigo de 30 de junho de 2026 avalia a escala da learning rate em modelos no estilo GPT-2 e relata uma tendência ascendente para a taxa ótima.
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Publicação de 30 de junho de 2026 apresenta o Crystal Palace, um linker com transformação e randomização de código, geração de regras YARA e módulos reutilizáveis de tradecraft.
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A Aula 17 da série Digital Design and Computer Architecture trata de predição avançada de desvios, um recurso de processadores que pode afetar o desempenho do software.
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Publicado em 30 de junho de 2026, o paper analisa aprovação em testes, avaliações por modelos de linguagem e traces de execução como sinais de recompensa para agentes de código.
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Publicado em 29 de junho de 2026, o DiscoBench é apresentado como um benchmark para testar agentes de busca com LLMs diante de pedidos vagos, pouco especificados ou factualmente incorretos. A descrição não informa resultados de desempenho.
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Artigo publicado em 29 de junho de 2026 acompanha um kernel de soma de vetores, da compilação com nvcc à execução pelos warps da GPU.
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Artigo publicado em 29 de junho de 2026 propõe aproximar componentes de redes profundas com programas executáveis, concentrando-se em attention heads de Transformers. O trabalho calcula matrizes de atenção em exemplos de treino selecionados aleatoriamente usando um modelo de linguagem pré-treinado.