Hugging Face 介紹了與 Intel 合作的 DeepMath 專案,這是一個基於 smolagents 輕量級框架構建的數學推理 Agent。傳統 LLM 在數學計算上容易出錯,而 DeepMath 採用「Code Agent」機制,讓輕量級開源模型透過撰寫並執行 Python 程式碼來解答複雜數學題。此方案不僅降低了算力門檻,還能在 Intel 硬體上實現高效能的本地端推理。
Hugging Face 發表 Jupyter Agents 研究,專注於訓練大型語言模型(LLM)在 Jupyter Notebook 環境中進行推理。透過整合程式碼執行反饋(REPL),模型能像人類資料科學家一樣,一邊執行程式碼、一邊根據錯誤訊息進行自我修正。此方法顯著提升了開源模型在數學、科學及程式設計等複雜任務上的表現。