Corepass Models

Ampliando as fronteiras da inteligência.

Do raciocínio mais profundo para a engenharia complexa ao desenvolvimento do dia a dia e às tarefas específicas, exploramos papéis de modelo complementares que aproximam capacidade e eficiência do trabalho real.

Modelos

Pontos fortes diferentes. Uma ambição em comum.

Tarefas diferentes pedem diferentes níveis de profundidade de raciocínio, tempo de resposta e orçamento. Nosso programa de modelos explora raciocínio de ponta para trabalhos difíceis, capacidade equilibrada para o desenvolvimento do dia a dia e especialistas para tarefas específicas.

Horizon

Planejado

Raciocínio de ponta

Uma linha de raciocínio de ponta para engenharia complexa e tarefas de longa duração, explorando análise mais profunda, decisões coerentes e verificação sob múltiplas restrições.

Tarefas-alvo
Engenharia complexa e tarefas de longo prazo
Foco de capacidade
Profundidade e decisões coerentes

Voyager

Em desenvolvimento

Capacidade equilibrada

A principal linha de programação e raciocínio para o desenvolvimento, os testes e a depuração do dia a dia, buscando o equilíbrio entre qualidade, velocidade e custo.

Tarefas-alvo
Desenvolvimento e iteração do dia a dia
Foco de capacidade
Programação, raciocínio e eficiência

Scout

Em uso no Remy

Especialistas leves

Scout é uma família de modelos especializados para etapas bem definidas e verificáveis dos fluxos de agentes. Suas linhas de pesquisa incluem busca de código e subtarefas de programação, com foco na colaboração eficaz entre os especialistas e o agente principal.

Tarefas-alvo
Tarefas frequentes e específicas
Foco de capacidade
Especialização e colaboração

As APIs de modelos ainda não estão abertas ao público externo. Especificações e preços serão divulgados à medida que os serviços estiverem prontos.

Atualização de desenvolvimento

Onde estão nossos modelos.

Acompanhe cada linha de modelo por suas metas de etapa, trabalho atual, progresso até agora e as próximas questões a testar.

Horizon

Raciocínio de ponta

Meta da etapa
Raciocínio profundo, coerente e verificável para engenharia de longo prazo.
Trabalho atual
Definindo as necessidades de raciocínio complexo e de agentes de longa duração.
Progresso até agora
Resultados ainda não publicados.
Próximos passos
Avaliar profundidade, restrições e resultados verificáveis. Planos em breve.

Voyager

Capacidade equilibrada

Meta da etapa
Validar métodos de pós-treinamento para agentes de programação que orientem o treinamento posterior do Voyager.
Trabalho atual
Construindo dados e avaliações; testando uso de ferramentas e aprendizado por feedback em modelos pequenos.
Progresso até agora
Pipeline conectado; uma etapa completa de treinamento validada. Ganhos no Voyager ainda não demonstrados.
Próximos passos
Avançar o treinamento quando os resultados e avaliações independentes o sustentarem.

Scout

Especialistas leves

Meta da etapa
Equilibrar precisão, recall e velocidade da busca em tarefas específicas.
Trabalho atual
Treinando a busca de código; preparando um especialista em programação.
Progresso até agora
Modelo de busca de 4B em produção no Remy Quick Search; avaliação publicada.
Próximos passos
Refinar a busca em tarefas independentes; preparar especialistas em programação.

Scout na prática

Progresso, comprovado por evidências.

Um exemplo aplicado do programa de modelos: o primeiro modelo de exploração de código do Scout apoia o trabalho no Remy. A avaliação publicada abaixo mede a busca de código e o tempo por tarefa.

Scout · Primeiro modelo

Scout

Um modelo de 4B que encontra o código a ser alterado.

O Scout cuida da etapa de busca, para que o agente principal comece pelos arquivos e intervalos de linhas certos.

4BBusca de códigoEm produção no Remy

Como funciona

  1. TarefaUma alteração a fazer
  2. ScoutEncontra arquivos e linhas
  3. Agente principalImplementa e verifica

Avaliação de busca de código

Comparado ao seu modelo base antes do treinamento com RL, em 848 tarefas de código.

  • Modelo base
  • Scout

2.3×

mais precisão na busca

0.077
0.180
Modelo baseScout
F1 de busca

29%

mais rápido por tarefa

Modelo base7.6 s
Scout5.4 s29% a menos
Tempo por tarefa

Pesquisa em RSI

Rumo a uma inteligência que melhora a si mesma.

O autoaperfeiçoamento recursivo (RSI) é nossa linha de pesquisa de longo prazo: uma IA que ajuda a projetar e avaliar experimentos, aprimorando modelos e sistemas de agentes para que apoiem melhor o próximo ciclo de pesquisa.

  1. 01Propor experimentos
  2. 02Executar e avaliar
  3. 03Aprimorar modelos e sistemas
  4. 04Apoiar o próximo ciclo

Impulsione a próxima geração de modelos.