Tongyi DeepResearch: Новая эра исследователей с открытым исходным кодом | Tongyi DeepResearch

Tongyi DeepResearch — это инновационная инициатива по исследованию ИИ с открытым исходным кодом, которая направлена на развитие возможностей ИИ-агентов. Она достигла уровней производительности, сопоставимых с проприетарными моделями, демонстрируя исключительные результаты по различным критериям. Проект акцентирует внимание на комплексной методологии обучения, которая интегрирует непрерывное предварительное обучение и обучение с подкреплением, используя полностью синтетические данные для повышения производительности агентов.

1. Открытая платформа

   Tongyi DeepResearch полностью открытый, что позволяет исследователям и разработчикам получать доступ и вносить свой вклад в его развитие, способствуя сотрудничеству и инновациям в сообществе ИИ.

2. Продвинутая методология обучения

   Проект использует новую обучающую цепочку, которая включает агентное непрерывное предварительное обучение (CPT), контролируемую донастройку (SFT) и обучение с подкреплением (RL), обеспечивая надежную основу для ИИ-агентов.

3. Высокая производительность на тестах

   Модель достигла впечатляющих результатов на различных тестах, включая 32.9 на Последнем экзамене человечества (HLE) и 75 на ориентированном на пользователя тесте xbench-DeepSearch, демонстрируя свою эффективность в сложных задачах рассуждения.

4. Применение в реальном мире

   Tongyi DeepResearch поддерживает практические приложения, такие как навигационный агент Gaode Mate и агент юридических исследований Tongyi FaRui, демонстрируя свою полезность в реальных сценариях.

5. Генерация синтетических данных

   Проект использует полностью автоматизированный процесс для генерации высококачественных синтетических данных, улучшая обучение ИИ-агентов без человеческого вмешательства.

6. Множественные режимы развертывания

   Он поддерживает различные парадигмы развертывания, включая родной режим ReAct и продвинутый режим Heavy, что позволяет гибко взаимодействовать и решать задачи.

1. Изучите официальный репозиторий Tongyi DeepResearch на GitHub для получения документации и ресурсов.
2. Ознакомьтесь с методологиями обучения, чтобы эффективно использовать платформу.
3. Взаимодействуйте с сообществом для сотрудничества и обмена идеями по разработке ИИ-агентов.

Что такое Tongyi DeepResearch?

Tongyi DeepResearch — это инициатива по исследованию ИИ с открытым исходным кодом, сосредоточенная на разработке продвинутых ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи и рассуждать.

Как Tongyi DeepResearch достигает высокой производительности?

Инициатива использует комплексную обучающую цепочку, которая включает непрерывное предварительное обучение, контролируемую донастройку и обучение с подкреплением, используя синтетические данные для повышения возможностей агентов.

Могу ли я использовать Tongyi DeepResearch для своих проектов?

Да, как открытая платформа, Tongyi DeepResearch может быть использована в различных проектах, включая исследования и разработку приложений.

Каковы основные приложения Tongyi DeepResearch?

Платформа поддерживает несколько реальных приложений, таких как навигационные агенты и инструменты юридических исследований, демонстрируя свою универсальность и эффективность.

Данные о ценах пока недоступны, пожалуйста, посетите официальный сайт для получения дополнительной информации.

1. Сильные стороны

   • Tongyi DeepResearch демонстрирует надежную открытую платформу, которая поощряет сотрудничество в сообществе.
   • Продвинутые методологии обучения приводят к высокой производительности на различных тестах, что делает ее конкурентоспособным вариантом в области ИИ.
   • Применение в реальном мире демонстрирует практическую полезность платформы.

2. Области для улучшения

   • Текущая длина контекста в 128k может ограничивать производительность на более сложных задачах, что требует дальнейшего изучения масштабируемых решений.
   • Масштабируемость обучающей цепочки на более крупных базовых моделях остается непроверенной, что может повлиять на будущие разработки.
   • Улучшения в эффективности структуры обучения с подкреплением могут привести к улучшению результатов обучения.