JIT-Agent пишет обвязку агента под задачу — готовые LLM обходят GPT-5.6
JIT-Agent пишет обвязку агента под задачу — готовые LLM обходят GPT-5.6 Лаборатория LV-NUS выложила JIT-Agent: первую модель, которая на лету собирает harness (обвязку: память, план, действия, инструменты) для любой готовой LLM. Сила агента часто сидит не в весах, а в каркасе вокруг них. JIT-Agent-27B на базе Qwen3.6 генерирует четыре модуля и чинит их по ходу. С этой обвязкой DeepSeek-V4-Flash обошёл GPT-5.6 на DeepSearchQA (+9,1) и OdysseyBench (+4,3), а GLM-5.2 прибавил до +20,2 пункта. Веса на Hugging Face, код открыт. Вывод практический: масштабировать можно не только модель, но и способ её «одевания» под задачу... Источники: https://arxiv.org/abs/2608.25593 https://github.com/bingreeky/JIT https://huggingface.co/JIT-Agent/jit-27b #AI #JITAgent #LLM #AIAgents #Qwen #DeepSeek