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DeepSeek V4-Pro Reivindica Paridade de Benchmark com os Melhores Modelos Fechados em Matemática e STEM
Com 55,6 GB, o Qwen3.6-27B Supera o Modelo de 807 GB que Substitui em Benchmarks de Código
Artigo do Mila Mostra que Recompensas de Tarefas em RL Ensinam Novas Habilidades, Não Apenas Aprimoram Modelos
O Raciocínio Visual nos Melhores VLMs É Impulsionado pelo Text Backbone, Não pelos Encoders de Visão
Escalonamento em Tempo de Inferência Não Substitui o RL por Recompensa de Tarefa, Aponta Estudo da Mila
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