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Ornith-1.0 apresenta modelos abertos para coding agentic

Publicado em 25 de junho de 2026, Ornith-1.0 é uma família de modelos abertos de 9 bilhões a 397 bilhões de parâmetros, treinada com reinforcement learning para aprimorar código e os scaffolds que orientam sua produção.

A nota informa que Ornith-1.0 reúne modelos abertos com tamanhos de 9 bilhões a 397 bilhões de parâmetros. O treinamento usa reinforcement learning para otimizar tanto as soluções de código quanto os scaffolds específicos que as orientam.

Engenheiros podem avaliar os modelos e a abordagem de self-scaffolding em workflows de coding agentic. A publicação é datada de 25 de junho de 2026; consulte o anúncio original para verificar os detalhes e resultados apresentados. Se usar IA para estudar ou aplicar o material, não envie código ou dados internos sem autorização e aplique a política de dados da organização.

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