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M3

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IA5 min read

Razonamiento Matemático

El equipo de M3 encontró una forma de evitar que los verificadores de matemáticas de IA hicieran trampa, y es un modelo para todos los laboratorios

El enfoque de M3 para el razonamiento matemático combina tres modelos expertos: Prueba, Verificador y Corrección, con un marco de búsqueda evolutiva. El relato ofrece detalles poco comunes sobre el hackeo de recompensas, la alineación del verificador y la ingeniería necesaria para hacer que los verificadores generativos sean confiables en tareas de razonamiento de alto riesgo.

2026-07-11

Laboratorios e InvestigaciónFeatured3 min read

Laboratorios de IA e Investigación

MiniMax M3 acaba de escribir su propio kernel CUDA y abrió el código

MiniMax M3 obtiene 83.5 en BrowseComp, supera a Opus 4.7 por 4.7 puntos y maneja hasta 1 millón de tokens de forma nativa. En una prueba de autonomía notable, auto-optimizó un kernel de GPU desde un 7.6% hasta un 71.3% de utilización máxima sin intervención humana.

2026-07-09

IAFeatured3 min read

Inteligencia Artificial

La avalancha de productos de MiniMax: nuevos modelos para código, música y video en una amplia actualización

La startup china de IA MiniMax lanza MiniMax M3, Hailuo 2.3, MiniMax Code y nuevos modelos de voz/música, ampliando su cartera de productos en un panorama competitivo.

2026-07-06

IA2 min read

Inteligencia Artificial

MiniMax M3 rompe el techo de peso abierto con una aceleración CUDA 9.4x y cero ayuda humana

MiniMax M3 ofrece una aceleración 9.4x del kernel CUDA, supera a Opus 4.7 en BrowseComp y replicó de forma autónoma un artículo de ICLR. Todo en un paquete de peso abierto.

2026-07-06

IA6 min read

Investigación en IA

Cómo maxproof convierte a los verificadores generativos en un motor de revolución de pruebas

MaxProof es un marco de escalado en tiempo de prueba que modela la generación de pruebas matemáticas como un proceso de búsqueda evolutiva. Al combinar Proof RL, alineación de verificadores y aumento por refinamiento, convierte la verificación generativa poco confiable en un sistema de recompensa confiable para el entrenamiento y la inferencia.

2026-07-05