Mubit ra mắt nền tảng huấn luyện các mô hình nhỏ chuyên biệt từ lời gọi của agent, cùng mô hình mở Banyan Sapling

Theo bài đăng của TestingCatalog về chuỗi bài đăng ra mắt của nhà sáng lập, Mubit đã ra mắt nền tảng giúp các nhóm huấn luyện mô hình riêng cho những tác vụ lặp đi lặp lại của agent, cùng một mô hình xem trước nghiên cứu mở và một benchmark mới.

• Nền tảng: Mubit hoạt động như một URL cơ sở proxy trước các lời gọi API của OpenAI, Anthropic hoặc Gemini, đồng thời huấn luyện một mô hình nhỏ trên các tác vụ của agent. Mubit cho biết mô hình nhỏ sẽ tiếp quản một tác vụ khi đạt kết quả ngang với mô hình tiên tiến nhất trong các bài kiểm tra riêng của Mubit. Nền tảng cũng có thể học từ các lời gọi trước đây được nhập từ Langfuse, Braintrust hoặc Pydantic Logfire.
• Banyan Sapling: mô hình mở đang ở giai đoạn xem trước nghiên cứu, theo giấy phép Apache 2.0. Mô hình đánh giá liệu một ngữ cảnh nhất định có hỗ trợ một nhận định, vi phạm nhận định đó, không có thông tin cần thiết hay mâu thuẫn với nhận định đó, đồng thời đưa ra các xác suất đã hiệu chỉnh. Trong đánh giá của Mubit, mô hình trả lời đúng 779 trong số 1.731 trường hợp và đánh dấu các trường hợp còn lại là "không chắc".

Các số liệu hiệu năng là do Mubit tự công bố.