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AutoTavern : des agents LLM auto-améliorants construisent un simulateur d'Hearthstone qui bat les meilleurs joueurs

Agents IA
Source:Hugging Face (paper)
En 20 jours, un système d'agents LLM avec mémoire de recherche typée et portes de vérification a construit un simulateur complet d'Hearthstone Battlegrounds et entraîné un agent PPO qui moyenne une place de 1,60 sur ses 20 dernières parties — devant les dix joueurs les mieux notés du serveur — et répond en 0,03 s à chaque décision. Code Open Source.
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Bonsai-2 27B

Modèles

Modèle de raisonnement de 27B aux poids ternaires à 1,72 bit par poids, dérivé de Qwen3.8-27B avec attention hybride (~75 % linéaire). En GGUF PTQ1_0 il occupe 5,95 Go, conserve 98,2 % de l'intelligence FP16 et atteint ~47 tok/s sur un laptop Apple M5 Max, avec un contexte de 262K tokens. Licence Apache 2.0. Exige la fork llama.cpp de Prism ML (les noyaux ternaires ne sont pas dans llama.cpp stock).

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DeepSeek V4.1 Flash

Modèles

Modèle MoE de DeepSeek avec 552B de paramètres au total et 8 à 16B actifs par token. Contexte de 1M de tokens, licence MIT : usage commercial libre. Conçu pour le service en ligne, trop grand pour un usage local sur un seul PC.

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Gemma 3

Modèles

Famille de modèles open de Google en tailles 1B, 4B, 12B et 27B. Contexte de 128K tokens, plus de 140 langues supportées et entrées multimédias (texte et images). Excellent choix pour le RAG et les documents longs sur du matériel grand public.

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Gemma 3 4B

Modèles

La taglia compatta della famiglia Gemma 3 di Google: 4,32B di parametri, contesto di 128K token e supporto nativo a 140+ lingue (incluso l'italiano), con input testo+immagini. Licenza Gemma (uso commerciale con condizioni). In Q4_K_M occupa circa 2,9GB: gira su GPU da 8GB e su CPU moderne.

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