Bilanz der Quelle: NeoHorse-1 ist ein familienweise agentezentriertes Modell, das rekursive Selbstverbesserung durch agientechnische Post-Trainings-Verfahren untersucht. Routing-Records werden als Lernbeispiele verwendet; drei-phasiges Kursplanung und routing-basiertes on-policy-Distillation. Nach Post-Trainings steigt die Macro-Average von 58.94 auf 64.87 bei 4B und von 65.60 auf 69.04 bei 9B auf mehrere Benchmarks.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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