أطلق الباحثون MiroThinker v1.0، وهو وكيل بحث مفتوح المصدر يستخدم نهج "القياس التفاعلي" الجديد لتعزيز الاستدعاء المعزز بالأدوات وقدرات البحث عن المعلومات. وعلى عكس الطرق التقليدية التي تعتمد فقط على زيادة حجم النموذج أو طول السياق، يقوم هذا النهج بتدريب النموذج بشكل منهجي للتعامل مع تفاعلات أعمق وأكثر تكراراً مع بيئته.
- يحقق متغير 72B دقة تصل إلى 81.9% على GAIA، و37.7% على HLE، و47.1% على BrowseComp، و55.6% على BrowseComp-ZH.
- بفضل نافذة سياق بحجم 256K، يمكن للنموذج إجراء ما يصل إلى 600 استدعاء أداة لكل مهمة من خلال التعلم المعزز.
- يستفيد النهج من ملاحظات البيئة لتصحيح الأخطاء وتنقيح المسارات، متجنباً مخاطر التدهور المرتبطة بسلاسل الاستدعاء المعزولة الأطول.
يعتبر المؤلفون هذا أمراً بالغ الأهمية لأنه يرسخ القياس التفاعلي كبعد ثالث حاسم لبناء وكلاء بحث مفتوحة المصدر من الجيل القادم، مكملاً قدرة النموذج ونوافذ السياق.