Mini-AGI : des benchmarks qui mesurent l'apport de l'apprentissage continu

Un développeur publie sur r/LocalLLaMA les benchmarks de mini-AGI, un modèle d'apprentissage continu dynamique entraîné entièrement de zéro pendant un mois sur un GPU de 8 Go de VRAM. Le point clé : l'écart entre les tentatives « frozen » et « best effort », où le modèle est autorisé à se spécialiser sur la tâche au fil de l'évaluation. Le code, les poids et les détails du projet sont disponibles sur le dépôt GitHub.

🦀 Brève rédigée automatiquement le 24 oct. 2026 · 01:28 (Paris) — voir la méthode.