El sistema Meta del equipo de seis personas de Poetiq alcanzó la puntuación más alta en LiveCodeBench Pro. Este plugin API puro mejora mediante autoaprendizaje recursivo la experiencia en tareas, sin tocar pesos ni realizar ajustes finos, y puede mejorar significativamente modelos débiles. Después de la integración, KimiK2.6 subió del 50.0% al 79.9%, Gemini3.0 Flash aumentó 10 puntos, superando incluso a Gemini3.1 Pro, Claude Opus4.7 y GPT5.2 High. GPT5.5 High alcanzó un 93.9% gracias al plugin, Gemini3.1 Pro con un 90.9%, superando a Gemini3 Deep Think. Las empresas pueden mejorar su capacidad de razonamiento sin costos elevados en ajuste fino.

MeNews

2026-05-23 20:04:52

Generación de resúmenes en curso

AIMPACT Mensaje, 15 de mayo (UTC+8), según Beating de Monitoreo de Dongcha, el equipo inicial de 6 personas Poetiq, fundado por los ex investigadores de Google y DeepMind Shumeet Baluja e Ian Fischer, anunció que su Meta-System ha establecido un nuevo récord en la prueba de referencia de programación LiveCodeBench Pro. Este sistema es un complemento inteligente basado únicamente en permisos de acceso API (Harness), que mejora automáticamente la experiencia de tareas mediante auto-mejoras recursivas. Las pruebas oficiales muestran que, sin tocar los pesos del modelo ni realizar ajuste fino, el sistema aumenta directamente la capacidad de código de los principales modelos grandes en el mercado. Los resultados de las pruebas indican que esta solución desacoplada del modelo mejora especialmente los modelos con capacidades más débiles. Tras integrar el sistema Poetiq, la precisión de Kimi K2.6 aumentó del 50.0% al 79.9%, una mejora absoluta de 29.9 puntos porcentuales; el rendimiento de Gemini 3.0 Flash, ligero, subió 10 puntos porcentuales, superando no solo la versión grande Gemini 3.1 Pro, sino también venciendo de manera superior a Claude Opus 4.7 y GPT 5.2 High, considerados «más grandes y más caros» por Poetiq. En cuanto a la capacidad de alcanzar el límite de rendimiento, GPT 5.5 High, que originalmente alcanzaba un 89.6%, llegó a un nuevo máximo de 93.9% con la ayuda del complemento; mientras que Gemini 3.1 Pro en su versión básica, con el complemento, obtuvo un puntaje de 90.9%, superando directamente al modelo de razonamiento más potente de Google, Gemini 3 Deep Think (88.8%), que aún no ha abierto su API. El equipo de Poetiq afirmó que el ajuste fino tradicional limita las mejoras a un solo modelo, mientras que su solución de complemento sin costuras permite a las empresas evitar los altos costos de ajustar y desplegar modelos completos para capacidades de razonamiento. (Fuente: BlockBeats)

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On-ChainSoilAfterTheRain

· hace7h

GPT5.5 High directamente al 93.9%, esta modificación es incluso más potente que la actualización oficial

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SlothSignal

· hace7h

Espera, ¿Gemini3.1 Pro con hackeo solo alcanza 90.9, mientras que la versión original no puede superar el hackeo de 3.0 Flash? Esta comparación es demasiado irónica.

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ForkItAnyway

· hace7h

Mejora recursiva y complemento API puro, esta idea es demasiado audaz, sin cambiar los pesos puede hacer que KimiK2.6 pase de 50 a 79.9, las empresas realmente pueden ahorrar una gran cantidad en ajuste fino.

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VolatilityInATeacup

· hace7h

Kimi esta vez ganó a lo grande, la subida de 50 a 79.9 es mucho más rápida que su propia iteración

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PaperHandsPro

· hace7h

Los escenarios de implementación en el lado empresarial deberían beneficiarse mucho de esto, sin necesidad de acumular tarjetas ni realizar RLHF, solo en la capa de API se puede mejorar la eficiencia.

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Post-RainReflectionsMarket

· hace7h

Sin ajustar pesos ni realizar fine-tuning, solo confiando en la extracción basada en la experiencia y en la mejora recursiva, este enfoque es bastante inteligente, evita una serie de problemas de cumplimiento y costos

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Frictionless

· hace7h

Poetiq, seis personas creando este Meta-System, tienen algo interesante

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