重みを触らず純粋にAPIを調整:Poetiq「外部プラグイン」でKimiが29.9ポイント上昇、軽量版GeminiがClaude Opusに逆襲

robot
概要作成中
AIMPACT メッセージ、5 月 15 日(UTC+8)、動察 Beating 監測によると、Google と DeepMind の元研究員 Shumeet Baluja と Ian Fischer によって設立された 6 人のスタートアップチーム Poetiq は、その Meta-System がプログラミングベンチマーク LiveCodeBench Pro で最高記録を更新したと発表しました。このシステムは純粋に API アクセス権に基づくインテリジェントなハッシェル(Harness)であり、再帰的な自己改善を通じてタスクの経験を自動的に抽出します。公式テストによると、モデルの重みを触れず、微調整を行わない前提で、このシステムは市販の主流大規模モデルのコード能力を直接向上させました。 テスト結果は、このモデルと切り離されたハッシェル方式が能力の低いモデルの向上に特に効果的であることを示しています。Poetiq システムを導入した後、Kimi K2.6 の正確率は 50.0% から 79.9% に急上昇し、絶対得点は 29.9 ポイント増加しました。軽量級の Gemini 3.0 Flash の成績も 10 ポイント向上し、自社の大容量バージョン Gemini 3.1 Pro を逆転し、Poetiq が「より大きく、より高価」と称する Claude Opus 4.7 や GPT 5.2 High を凌駕しました。 パフォーマンスの上限突破に関しては、元々 89.6% の GPT 5.5 High がハッシェルのサポートにより 93.9% の新記録に到達しました。一方、基本版 Gemini 3.1 Pro はこのハッシェルと組み合わせて 90.9% のスコアを獲得し、Google が未だ API を公開していない最強推論モデル Gemini 3 Deep Think(88.8%)を直接上回りました。Poetiq チームは、従来の微調整は改善効果を単一モデルに固定してしまうが、彼らのこのシームレスなハッシェルは、企業が推論能力のために微調整やフルスペックモデルの展開にかかる高コストを負担せずに済むと述べています。(出典:BlockBeats)
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については免責事項をご覧ください。
  • 報酬
  • 7
  • 1
  • 共有
コメント
コメントを追加
コメントを追加
On-ChainSoilAfterTheRain
· 7時間前
GPT5.5 High直接93.9%,这外挂比官方升级还猛
返信0
SlothSignal
· 7時間前
ちょっと待って、Gemini3.1 Proの外付け後のスコアは90.9だけど、純正の3.0 Flashは外付けなしでは勝てないの?この比較はあまりにも皮肉だね
原文表示返信0
ForkItAnyway
· 7時間前
再帰的自己改善+純API外部プラグイン、このアイデアはとても野性的だ。重みを動かさずにKimiK2.6を50から79.9まで急上昇させることができ、企業は確かに大きな微調整費用を節約できる。
原文表示返信0
VolatilityInATeacup
· 7時間前
Kimiこの一波で勝ちまくった、50から79.9への急上昇は彼ら自身の進化よりもはるかに速い
原文表示返信0
PaperHandsPro
· 7時間前
企業向けの導入シナリオはこれにかなり依存しているはずで、カードを貯めたりRLHFを行ったりする必要はなく、APIレベルで効率化できる。
原文表示返信0
Post-RainReflectionsMarket
· 7時間前
重み付けを変更せず微調整も行わず、純粋に経験による抽出と再帰的な改善に頼るこの方法は非常に賢明であり、多くのコンプライアンスやコストの問題を回避している。
原文表示返信0
Frictionless
· 7時間前
Poetiqの6人がこのMeta-Systemを作り出した、なかなかのものだ
原文表示返信0
  • ピン留め