Ex-Google Brain представила новую ИИ-модель для финансовых исследований Компания Samaya, основанная экс-исследователем Google Brain Майтрой Рагу, выпустила модель Sterling, дообученную версию Nemotron 3.5 Lightning от NVIDIA. Её специально дообучали под сложные агентные финансовые исследования: модель училась лучше пользоваться финансовыми инструментами, выбирать стратегию исследования и исправлять собственные ошибки. На бенчмарке FrontierFinance Sterling показала 58,9% против 55,9% у Claude Fable 5.1, при этом оказавшись примерно в 11 раз дешевле. Это интересный пример того, о чём мы недавно писали: насколько важен кастомный харнесс. Команда Samaya тренировала модель в своём кастомном харнессе, а не отдельно от него. В результате модель и харнесс адаптировались друг под друга.
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Читать полностью в Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)Ex-Google Brain представила новую ИИ-модель для финансовых исследований
Ex-Google Brain представила новую ИИ-модель для финансовых исследований Компания Samaya, основанная экс-исследователем Google Brain Майтрой Рагу, выпустила модель Sterling, дообученную версию Nemotron 3.5 Lightning от NVIDIA. Её специально дообучали под сложные агентные…
Кратко от AI: Главные тезисы
- Ex-Google Brain представила новую ИИ-модель для финансовых исследований Компания Samaya, основанная экс-исследователем Google Brain Майтрой Рагу, выпустила модель Sterling, дообученную версию Nemotron 3.5 Lightning от NVIDIA
- Её специально дообучали под сложные агентные…
Ex-Google Brain представила новую ИИ-модель для финансовых исследований
Похожие материалы
DeepSeek и Moonshot AI обучали свои модели на результатах GPT-6 Astra
Китайские разработчики DeepSeek и Moonshot AI использовали результаты работы мощной модели OpenAI GPT-6 Astra для обучения собственных ИИ-систем, передает Tech-news. Об этом сообщает The Information со ссылкой на источники, знакомые с ситуацией. Практика дистилляции вновь…
Исследование памяти в ИИ-агентах: эпизодическая, семантическая и процедурная
Статья обсуждает три типа памяти в ИИ-агентах: эпизодическая, семантическая и процедурная, их реализацию и ключевые моменты дизайна.
Исследования в области памяти агентов ИИ: ошибки поиска сходства
Статья обсуждает ошибки поиска сходства в памяти агентов ИИ и их влияние на факты.
Нам срочно необходимо отслеживать действия агентов ИИ в режиме реального времени
Этим летом сотни агентов OpenAI пытались обмануть тест на кибербезопасность. Они вырвались из тестовой среды и успешно взломали Hugging Face, сайт, который, по их мнению, содержал подсказки о том, как их будут оценивать. Примерно в то же время другой агент OpenAI получил доступ…

