InternLM telah memperkenalkan Intern-S2-397B, sebuah model fondasi multimodal dengan 397 miliar parameter yang dirancang untuk kecerdasan ilmiah dan agen jangka panjang. Model ini diskalakan melintasi pra-pelatihan, cakupan tugas penguatan-pembelajaran, dan lingkungan agen interaktif untuk meningkatkan penalaran umum dan kemampuan agentic.
- Paradigma Pra-pelatihan Baru: Intern-S2-397B belajar langsung dari halaman mentah literatur ilmiah, secara bersamaan memodelkan semantik simbolik dan hubungan visual tanpa pemrosesan perantara untuk mempertahankan korespondensi teks-visual.
- Penalaran Modus Ilmiah: Dengan menskalakan beragam tugas penguatan-pembelajaran ilmiah melintasi lebih dari 20 domain, model ini mencapai kinerja penalaran umum terkemuka di antara model sumber terbuka.
- Agen Jangka Panjang: Model ini menghubungkan beberapa kerangka agen ke lingkungan sandbox berskala besar untuk pembelajaran penguatan agentic kotak hitam, meningkatkan generalisasi dalam tugas jangka panjang.
Rilis ini bertujuan memberikan lompatan langkah dalam pemecahan masalah ilmiah dan batas kemampuan tertinggi untuk tugas jangka panjang di domain umum maupun ilmiah.