Les chercheurs ont publié MiroThinker v1.0, un agent de recherche open-source qui utilise une nouvelle approche de "scaling interactif" pour améliorer le raisonnement augmenté par des outils et les capacités de recherche d'informations. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui reposent uniquement sur l'augmentation de la taille du modèle ou de la longueur du contexte, cette méthode entraîne systématiquement le modèle à gérer des interactions plus profondes et plus fréquentes avec son environnement.
- La variante 72B atteint jusqu'à 81,9 % de précision sur GAIA, 37,7 % sur HLE, 47,1 % sur BrowseComp et 55,6 % sur BrowseComp-ZH.
- Avec une fenêtre de contexte de 256K, le modèle peut effectuer jusqu'à 600 appels d'outils par tâche grâce à l'apprentissage par renforcement.
- L'approche exploite les retours de l'environnement pour corriger les erreurs et affiner les trajectoires, évitant ainsi les risques de dégradation associés aux chaînes de raisonnement isolées plus longues.
Les auteurs considèrent cela comme significatif car il établit le scaling des interactions comme une troisième dimension critique pour la construction d'agents de recherche open-source de nouvelle génération, complétant la capacité du modèle et les fenêtres de contexte.