Yeco Flash Mini-IT v1
Micro-LLM italiano da 118M parametri, addestrato con meno di €15, ~200 tok/s su CPU. Batte modelli 5× più grandi nei benchmark di logica italiana.
Paper
Anti-Loop Layer
Strato cognitivo Mini-LLM che rileva e ferma i loop infiniti degli agenti (~12ms).
Abstract
Man mano che gli LLM passano dalla chat ai loop agentici (Thought → Action → Observation), le modalità di guasto stocastico — thank-you loop, collasso semantico — diventano catastrofiche. Anti-Loop Layer è un monitor esogeno deterministico che osserva l'agente dall'esterno del modello e interviene presto.
Progetto
Un secondo LLM di frontiera che monitora il primo è proibitivo in costi e lento. Anti-Loop Layer è costruito su Mini-LLM: modelli quantizzati altamente specializzati che girano su CPU con latenza minima (~12ms tipici, ~38,85 MB di picco).
Risultati
- Loop detection: cattura traiettorie ripetitive e semanticamente collassate
- F1 riportato fino a 0,90 / 0,71 / 0,63 nei diversi regimi di detection
- Solo CPU, nessuna GPU richiesta, integrabile attorno ai loop agentici esistenti
Disponibilità
Open source sotto Apache 2.0: pip install yecoai-cognitive-layer. Whitepaper tecnico e implementazione di riferimento pubblicati per uso di ricerca e produzione.