Um LLM abriu os pesos de outro LLM, encontrou o erro causador dos seus loops de raciocínio e o corrigiu manualmente. Alterou 0,016% dos pesos. O MATH-500 passou de 7,9% para 48,1%. Sem gradientes. Sem treinamento. Apenas edição.
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