HarnessMM recorta 88% los tokens de DeepSeek y eleva su éxito en tareas de código

HarnessMM, un método desarrollado por investigadores de Tsinghua y Microsoft Research Asia, redujo cerca de 88% los tokens por tarea del DeepSeek Harness en HumanEval y elevó la tasa de éxito de 71,43% a 85,71%, sin modificar los pesos del modelo. *** En HumanEval, bajó de 96,28 mil a 11,62 mil tokens por tarea. El éxito subió de 71,43% a 85,71%.