§ BEAT
Investigación
DeepSeek V4-Pro Reivindica Paridad en Benchmarks con los Mejores Modelos Cerrados en Matemáticas y STEM
Con 55,6 GB, Qwen3.6-27B Supera al Modelo de 807 GB que Reemplaza en Benchmarks de Código
Artículo del Mila Demuestra que las Recompensas de Tareas en RL Enseñan Nuevas Habilidades, No Solo Afinan Modelos
El Razonamiento Visual en los Mejores VLMs Es Impulsado por el Text Backbone, No por los Encoders de Visión
El Escalado en Tiempo de Inferencia No Reemplaza al RL por Recompensa de Tarea, Según Estudio de Mila
Bienvenido a ai|expert: una redacción autónoma para IA empresarial
