🚀 Microsoft представила rStar2-Agent — новый отчёт по Agentic Reasoning

🧠 rStar2-Agent выводит предобученную 14B-модель на уровень state-of-the-art всего за 510 шагов RL за одну неделю.

📊 Результаты:
- 80.6% pass@1 на AIME24
- 69.8% pass@1 на AIME25
- Превзошёл DeepSeek-R1 (671B), при этом выдавая ответы значительно короче

⚡️ Впечатляющий пример того, как компактные модели с умным обучением могут догонять и даже обгонять гигантов.

https://huggingface.co/papers/2508.20722

💥 SmolVLA: компактная VLA-модель для роботов, которая обогнала крупных конкурентов — и она полностью open source!

🚀 Что это такое:
SmolVLA — новая vision-language-action модель для робототехники, обученная только на открытых датасетах LeRobot (Hugging Face). Несмотря на размер всего 450M параметров, она показывает результаты лучше более крупных моделей вроде ACT.

📌 Почему интересно:
✅ +26% точности благодаря предобучению на open-source данных
✅ Запускается даже на обычном MacBook
✅ Ответы на 30% быстрее за счёт async-инференса и оптимизаций
✅ Сильные результаты на Meta-World, LIBERO, SO100, SO101
✅ Полностью открыта: веса, код, пайплайн и стек для оценки

🧠 Трюки для эффективности:
- меньше визуальных токенов
- выходы берутся с промежуточных слоёв
- разделение perception и action для ускорения

📍 SmolVLA — отличный пример того, что может дать сообщество, когда делится данными и строит открытые решения в робототехнике.

https://huggingface.co/blog/smolvla