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La investigación de Nous confirma: los tokenizadores pueden ser simulados con bytes puros, se acerca la era de los modelos de lenguaje sin tokenización

Nous Research publicó un paper que sugiere que los tokenizadores, de los que dependen los modelos de lenguaje a gran escala, podrían ser reemplazados en el futuro. A través de pruebas controladas con un modelo de 1.7B de parámetros, el equipo de investigación cuantificó sistemáticamente las ventajas de rendimiento del mecanismo de tokenización, demostrando la viabilidad de la simulación con bytes puros.

¿Por qué es importante? La tokenización es el paso fundamental en el tratamiento de texto de modelos grandes como GPT; si se valida con éxito un modelo sin tokenización, tendrá un impacto profundo en los paradigmas de entrenamiento de modelos de IA, la eficiencia de inferencia y la capacidad multilingüe. El avance de un equipo chino en esta dirección tiene un significado crucial. #NousResearch #AI #大模型 #分词 #开源

$AI ENSEMBLE MODELS JUST GOT A MAJOR UPGRADE – HERMES MOA 2.0 ⚡

La Hermes MoA 2.0 de Nous Research combina salidas de GPT, Claude y DeepSeek para superar a cada uno individualmente en razonamiento, codificación y pruebas de seguimiento de instrucciones. La diferencia es más notable en pruebas de razonamiento de largo horizonte, donde los modelos individuales pierden coherencia. Este marco de código abierto permite que los investigadores intercambien modelos base y adapten el ensamble sin pagar costos de API de frontera cada vez. ¿Los laboratorios de modelo cerrado se moverán hacia capas de orquestación similares?

No es asesoramiento financiero. Gestiona siempre tu riesgo.

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Hermes Agent lanza planos automatizados: tareas programadas se convierten en flujos de trabajo interactivos

El marco de agentes de Nous Research, Hermes Agent, ha lanzado los Planos de Automatización (Automation Blueprints), transformando las tareas programadas tradicionales en flujos de trabajo interactivos que son clicables, editables y que admiten diálogos. Soporta tres mecanismos de activación: tareas programadas (Schedule), eventos de GitHub (GitHub Event) y llamadas API (API Call), que se pueden utilizar a través del comando /cron.

¿Por qué es importante? Este es un salto clave en el campo de los Agentes AI, de ser "respuesta pasiva" a "orquestación activa", lo que reducirá significativamente la barrera de entrada para flujos de trabajo automatizados y acelerará la adopción de agentes en escenarios de Web3 y DeFi.

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