Para peneliti telah merilis MiroThinker v1.0, sebuah agen riset sumber terbuka yang memanfaatkan pendekatan "skala interaktif" baru untuk meningkatkan kemampuan penalaran yang diperkuat alat dan pencarian informasi. Berbeda dengan metode tradisional yang hanya mengandalkan peningkatan ukuran model atau panjang konteks, metode ini secara sistematis melatih model untuk menangani interaksi yang lebih dalam dan lebih sering dengan lingkungannya.
- Varian 72B mencapai akurasi hingga 81,9% pada GAIA, 37,7% pada HLE, 47,1% pada BrowseComp, dan 55,6% pada BrowseComp-ZH.
- Dengan jendela konteks 256K, model dapat melakukan hingga 600 panggilan alat per tugas melalui pembelajaran penguatan.
- Pendekatan ini memanfaatkan umpan balik lingkungan untuk memperbaiki kesalahan dan menyempurnakan lintasan, menghindari risiko degradasi yang terkait dengan rantai penalaran terisolasi yang lebih panjang.
Para penulis menganggap hal ini signifikan karena menetapkan skala interaksi sebagai dimensi kritis ketiga untuk membangun agen riset sumber terbuka generasi berikutnya, melengkapi kapasitas model dan jendela konteks.