Pas de modification de poids, simple réglage de l'API : Poetiq « plugin » permet à Kimi d'augmenter de 29,9 points de pourcentage, la version allégée de Gemini contre-attaque Claude Opus

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AIMPACT message, le 15 mai (UTC+8), selon le suivi de Beating de Dongcha, une équipe de startup de 6 personnes fondée par l'ancien chercheur de Google et DeepMind Shumeet Baluja et Ian Fischer, a annoncé que leur Meta-System a battu le record sur le benchmark de programmation LiveCodeBench Pro. Ce système est un module intelligent purement basé sur un accès API, appelé Harness, qui s'améliore récursivement en extrayant automatiquement l'expérience des tâches. Les tests officiels montrent qu'en ne touchant pas aux poids du modèle ni en effectuant un fine-tuning, ce système a directement amélioré la capacité de code des principaux grands modèles du marché.
Les résultats de test indiquent que cette solution détachée du modèle offre une amélioration particulièrement notable pour les modèles moins performants. Après avoir intégré le système Poetiq, la précision de Kimi K2.6 est passée de 50,0 % à 79,9 %, avec une augmentation de 29,9 points de pourcentage ; le score de Gemini 3.0 Flash, léger, a augmenté de 10 points, surpassant non seulement la version grande de Gemini 3.1 Pro, mais battant également de manière impressionnante Claude Opus 4.7 et GPT 5.2 High, que Poetiq qualifie de « plus grand et plus cher ».
En termes de performance maximale, GPT 5.5 High, qui avait un score de 89,6 %, a atteint un nouveau sommet de 93,9 % avec l’aide de l’外挂 ; tandis que la version de base Gemini 3.1 Pro, associée à cet外挂, a obtenu un score de 90,9 %, dépassant directement le modèle de raisonnement le plus puissant de Google, Gemini 3 Deep Think (88,8 %), qui n’a pas encore ouvert son API.
L’équipe Poetiq a déclaré que le fine-tuning traditionnel limite l’amélioration à un seul modèle, alors que leur solution d’外挂 sans couture permet aux entreprises d’éviter les coûts élevés liés au fine-tuning et au déploiement de modèles complets pour améliorer leurs capacités de raisonnement.
(Source : BlockBeats)
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CandleChaser
· Il y a 8h
L'idée d'un modèle faible + des modules complémentaires puissants, signifie-t-elle que le printemps des petits modèles arrive ?
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GateUser-b74aba1c
· Il y a 14h
Une équipe de six personnes surmonte le goulot d'étranglement de l'inférence des grands modèles, l'innovation au niveau de l'API a été sous-estimée pendant trop longtemps
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L2ArbitrageTrader
· Il y a 14h
Poetiq, six personnes ont obtenu cet effet, la configuration de l'équipe mérite d'être étudiée
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CyberBridgeDeepPerspective
· Il y a 14h
GPT5.5 Haute performance à 93,9 %, Gemini3.1 Pro atteint 90,9 %, cette extension est plus puissante que la version native haut de gamme
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GateUser-cbb8cdf5
· Il y a 14h
L'entreprise est folle de joie, elle n'a enfin plus besoin de dépenser de l'argent pour un ajustement fin
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BribeCoffee
· Il y a 14h
Amélioration récursive de soi + extraction d'expérience, l'architecture Meta-System est assez intéressante
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VineGeometry
· Il y a 14h
Une API purement externe sans toucher aux poids peut faire passer Kimi de 50 % à 79 %, cette approche est bien plus intelligente que le réglage fin.
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