AutoTTS: Meta y Google crean un framework que reduce el consumo de tokens un 69.5%
AutoTTS reduce el consumo de tokens de razonamiento LLM un 69.5%.
AutoTTS: Meta y Google crean un framework que reduce el consumo de tokens un 69.5%
Fuente: VentureBeat | Fecha: 29 mayo 2026
Investigadores de Meta, Google y varias universidades han presentado AutoTTS, un framework que automatiza el descubrimiento de estrategias óptimas de test-time scaling para modelos de lenguaje. Los resultados demuestran una reducción del consumo de tokens de hasta un 69.5% sin sacrificar precisión.
Hasta ahora, las estrategias de TTS debían ser diseñadas manualmente. AutoTTS aborda esto como un problema de búsqueda algorítmica, utilizando un 'explorer LLM' que propone automáticamente controladores de TTS.
El sistema utiliza trayectorias pre-collected para evaluar y refinar iterativamente los controladores. La reducción del 69.5% en consumo de tokens se traduce en ahorros económicos sustanciales para deployments a escala.