Cómo Harvey utiliza Baseten
Harvey trabajó con Baseten Research para crear un pipeline que entrena posteriormente un modelo de pesos abiertos de 27B con su Legal Agent Benchmark, con un arnés de agente jurídico de largo horizonte integrado en el proceso. Baseten también desarrolló STILL, una técnica para comprimir la caché KV, como alternativa con menos pérdida que la compactación basada en texto para asuntos jurídicos extensos.
Ver la prueba capturadaEl uso: cómo Harvey implementa Baseten
Harvey worked with Baseten Research to build a pipeline that post-trains an open-weight 27B model on its Legal Agent Benchmark with a long-horizon legal-agent harness in the loop. Baseten also developed STILL, a technique for compressing the KV cache, as a less lossy alternative to text-based compaction for long legal matters.
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harvey.ai- Fuente publicada
- 27 may 2026
- Última verificación
- 2 nov 2026
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In collaboration with Baseten Research, we built a pipeline that takes LAB signal, pairs it with a legal-agent harness designed for long-horizon legal work, and post-trains an open-weight model with that harness in the loop.