Mubit lancia una piattaforma che addestra piccoli modelli specializzati a partire dalle chiamate degli agenti e il modello open Banyan Sapling

Secondo il resoconto di TestingCatalog del thread di lancio del fondatore, Mubit ha lanciato una piattaforma che permette ai team di addestrare modelli propri per le attività ripetitive degli agenti, insieme a un modello open in anteprima di ricerca e a un nuovo benchmark.

• Piattaforma: Mubit si interpone come URL base proxy davanti alle chiamate API di OpenAI, Anthropic o Gemini e addestra un piccolo modello sulle attività dell'agente. Mubit afferma che il modello più piccolo subentra in un'attività quando, nei test condotti da Mubit, raggiunge prestazioni pari a quelle del modello di frontiera. Può anche apprendere dalle chiamate precedenti importate da Langfuse, Braintrust o Pydantic Logfire.
• Banyan Sapling: un modello open in anteprima di ricerca, con licenza Apache 2.0. Valuta se un determinato contesto supporta un'affermazione, la smentisce, non contiene le informazioni necessarie oppure la contraddice, e fornisce probabilità calibrate. Nella valutazione di Mubit ha risposto correttamente a 779 casi su 1.731 e ha indicato "unsure" per i restanti.

I dati sulle prestazioni provengono da Mubit stessa.