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AutoTavern: agenti LLM auto-miglioranti costruiscono un simulatore di Hearthstone che batte i top player

Agenti AI
Fonte:Hugging Face (paper)
In 20 giorni un sistema di agenti LLM con memoria di ricerca tipizzata e gate di verifica ha costruito un simulatore completo di Hearthstone Battlegrounds e addestrato un agente PPO che media 1,60 di piazzamento nelle ultime 20 partite — davanti ai dieci giocatori più quotati del server — rispondendo a ogni decisione in 0,03 s. Codice Open Source.
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Bonsai-2 27B

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Modello di ragionamento da 27B con pesi ternari a 1,72 bit per peso, derivato da Qwen3.8-27B con attenzione ibrida (~75% lineare). In GGUF PTQ1_0 occupa 5,95 GB, mantiene il 98,2% dell'intelligenza FP16 e arriva a ~47 tok/s su un laptop Apple M5 Max, con contesto da 262K token. Licenza Apache 2.0. Richiede la fork llama.cpp di Prism ML (i kernel ternari non sono in llama.cpp stock).

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DeepSeek V4.1 Flash

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Modello MoE di DeepSeek con 552B di parametri totali e 8-16B attivi per token. Contesto da 1M di token, licenza MIT: uso commerciale libero. Pensato per il serving in linea, troppo grande per un uso locale su un singolo PC.

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Gemma 3

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Famiglia di modelli open di Google nelle taglie 1B, 4B, 12B e 27B. Contesto di 128K token, oltre 140 lingue supportate e input multimediali (testo e immagini). Ottima scelta per RAG e documenti lunghi su hardware consumer.

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Gemma 3 4B

Modelli

La taglia compatta della famiglia Gemma 3 di Google: 4,32B di parametri, contesto di 128K token e supporto nativo a 140+ lingue (incluso l'italiano), con input testo+immagini. Licenza Gemma (uso commerciale con condizioni). In Q4_K_M occupa circa 2,9GB: gira su GPU da 8GB e su CPU moderne.

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