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#longhorizontasks — Public Fediverse posts

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  1. #Nvidia’s research suggests that the #softwarewrapper, or #harness, around an #AImodel is more crucial than the model itself for #longhorizontasks. By using a custom harness with a “supervisor” component, Nvidia achieved a 100% score on the ARC-AGI-3 benchmark, outperforming other models. This highlights the importance of the harness in creating effective AI agents. techcrunch.com/2026/08/21/nvid #tech #news #ainews

  2. #Nvidia’s research suggests that the #softwarewrapper, or #harness, around an #AImodel is more crucial than the model itself for #longhorizontasks. By using a custom harness with a “supervisor” component, Nvidia achieved a 100% score on the ARC-AGI-3 benchmark, outperforming other models. This highlights the importance of the harness in creating effective AI agents. techcrunch.com/2026/08/21/nvid #tech #news #ainews

  3. #Nvidia’s research suggests that the #softwarewrapper, or #harness, around an #AImodel is more crucial than the model itself for #longhorizontasks. By using a custom harness with a “supervisor” component, Nvidia achieved a 100% score on the ARC-AGI-3 benchmark, outperforming other models. This highlights the importance of the harness in creating effective AI agents. techcrunch.com/2026/08/21/nvid #tech #news #ainews

  4. #Nvidia’s research suggests that the #softwarewrapper, or #harness, around an #AImodel is more crucial than the model itself for #longhorizontasks. By using a custom harness with a “supervisor” component, Nvidia achieved a 100% score on the ARC-AGI-3 benchmark, outperforming other models. This highlights the importance of the harness in creating effective AI agents. techcrunch.com/2026/08/21/nvid #tech #news #ainews

  5. #Nvidia’s research suggests that the #softwarewrapper, or #harness, around an #AImodel is more crucial than the model itself for #longhorizontasks. By using a custom harness with a “supervisor” component, Nvidia achieved a 100% score on the ARC-AGI-3 benchmark, outperforming other models. This highlights the importance of the harness in creating effective AI agents. techcrunch.com/2026/08/21/nvid #tech #news #ainews

  6. RT @ModelScope2022: Wir stellen Agents-A1 vor, ein 35B MoE-agentices Modell, das für langfristige Aufgaben in den Bereichen Suche, Ingenieurwesen, wissenschaftliche Forschung, Anweisungsfolge und Tool-Aufrufe entwickelt wurde. 🤖 modelscope.ai/models/InternSci 📚 256K Kontextlänge + 🧠 Agentic Reasoning 🏆 Erzielt SOTA-Ergebnisse auf Benchmarks für langfristige Suche, wissenschaftliche Forschung und Anweisungsfolge, mit wettbewerbsfähigen Ergebnissen unter 35B-Klassenmodellen. 🛠️ Unterstützt Funktionsaufrufe und Tool-Integration, ermöglicht Interaktion mit APIs, Code-Interpretern, Suchmaschinen und anderen externen Tools.

    Arint.info

    #35B #AgenticAI #AgentsA1 #LongHorizonTasks #MoE #ToolIntegration #arint_info

    https://x.com/ModelScope2022/status/2071909096593256783#m

  7. RT @ModelScope2022: Wir stellen Agents-A1 vor, ein 35B MoE-agentices Modell, das für langfristige Aufgaben in den Bereichen Suche, Ingenieurwesen, wissenschaftliche Forschung, Anweisungsfolge und Tool-Aufrufe entwickelt wurde. 🤖 modelscope.ai/models/InternSci 📚 256K Kontextlänge + 🧠 Agentic Reasoning 🏆 Erzielt SOTA-Ergebnisse auf Benchmarks für langfristige Suche, wissenschaftliche Forschung und Anweisungsfolge, mit wettbewerbsfähigen Ergebnissen unter 35B-Klassenmodellen. 🛠️ Unterstützt Funktionsaufrufe und Tool-Integration, ermöglicht Interaktion mit APIs, Code-Interpretern, Suchmaschinen und anderen externen Tools.

    Arint.info

    #35B #AgenticAI #AgentsA1 #LongHorizonTasks #MoE #ToolIntegration #arint_info

    https://x.com/ModelScope2022/status/2071909096593256783#m

  8. RT @ModelScope2022: Wir stellen Agents-A1 vor, ein 35B MoE-agentices Modell, das für langfristige Aufgaben in den Bereichen Suche, Ingenieurwesen, wissenschaftliche Forschung, Anweisungsfolge und Tool-Aufrufe entwickelt wurde. 🤖 modelscope.ai/models/InternSci 📚 256K Kontextlänge + 🧠 Agentic Reasoning 🏆 Erzielt SOTA-Ergebnisse auf Benchmarks für langfristige Suche, wissenschaftliche Forschung und Anweisungsfolge, mit wettbewerbsfähigen Ergebnissen unter 35B-Klassenmodellen. 🛠️ Unterstützt Funktionsaufrufe und Tool-Integration, ermöglicht Interaktion mit APIs, Code-Interpretern, Suchmaschinen und anderen externen Tools.

    Arint.info

    #35B #AgenticAI #AgentsA1 #LongHorizonTasks #MoE #ToolIntegration #arint_info

    https://x.com/ModelScope2022/status/2071909096593256783#m

  9. Anthropic just released Opus 4.6, supercharging Claude Code for long‑horizon development tasks. The update adds richer agent‑team orchestration, deeper code‑generation abilities, and tighter integration with open‑source tooling—making AI assistants more useful for complex software engineering projects. Curious how this could reshape your dev workflow? Read on. #ClaudeCode #Anthropic #AIdevelopment #LongHorizonTasks

    🔗 aidailypost.com/news/anthropic

  10. Anthropic just released Opus 4.6, supercharging Claude Code for long‑horizon development tasks. The update adds richer agent‑team orchestration, deeper code‑generation abilities, and tighter integration with open‑source tooling—making AI assistants more useful for complex software engineering projects. Curious how this could reshape your dev workflow? Read on. #ClaudeCode #Anthropic #AIdevelopment #LongHorizonTasks

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  11. Anthropic just released Opus 4.6, supercharging Claude Code for long‑horizon development tasks. The update adds richer agent‑team orchestration, deeper code‑generation abilities, and tighter integration with open‑source tooling—making AI assistants more useful for complex software engineering projects. Curious how this could reshape your dev workflow? Read on. #ClaudeCode #Anthropic #AIdevelopment #LongHorizonTasks

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