Graças ao ressurgimento do RL, os LLMs finalmente são capazes de coordenar ferramentas e raciocínio de forma confiável para fazer uma recuperação de alta precisão. Empresas como Happenstance, Clado e Mintlify já mudaram para a pesquisa agêntica, e é apenas uma questão de tempo até que algo menos pareça quebrado para os usuários.

Boas notícias: estou me juntando à @inference_net como Engenheiro/Pesquisador de Machine Learning. Muito obrigado a todos que fizeram parte desta jornada: • @Teknium1 minha maior inspiração, seu trabalho na Nous me impulsionou. • @TroyQuasar por estar lá durante a rotina. • E toda a minha rede, seu apoio significa tudo. Eu não vou esquecer. Grato por todos vocês.

Apresentando o Awesome Open Workhorse Models, uma coleção de modelos de linguagem pequena (SLMs) com curadoria manual que realmente foram adotados pela empresa. Você provavelmente já ouviu falar sobre a utilidade dos SLMs e como 'eles são o futuro'. Mas o que isso realmente significa? Quais são os modelos que as empresas estão realmente usando para resolver seus problemas de forma mais barata, rápida ou precisa do que os LLMs de fronteira? Montei uma lista de pequenos modelos que sei que são usados na produção e incluí evidências de que são usados para resolver problemas do mundo real. Se você estiver usando um SLM em produção, entre em contato ou, melhor ainda, envie um PR! Meu objetivo é tornar esta a melhor coleção de pequenos modelos realmente úteis, porque os downloads de HF simplesmente não são uma métrica eficaz para saber se um modelo é realmente bom.