CogEvolは、コースの概要書を一度の処理で構造化されたJSONスライドまたはインタラクティブなHTMLページに変換するモデルファミリーを導入し、マルチターンエージェントのスケルトン構造に取って代わります。このシステムは、信頼性を訓練中に維持するために、実証ベースのデータパイプラインとハイブリッド報酬メカニズムを利用しています。

  • CogEvolは、22万件のリクエストにおいて、スライド生成の中央値レイテンシが17秒、インタラクティブページ生成が59秒で完了します。
  • CogEvol-27Bは、フラッグシップのコーディングモデルと比較して26.9倍少ないパラメータ数で、スライド品質で83.7、500ケースのインタラクティブHTMLベンチマークで63.7のスコアを達成します。
  • CogEvol-4BはApache 2.0ライセンスの下で公開され、CogEvol-27BはOpenMAICチームと協力してライブプロダクショントラフィックに対応しています。
  • スケルトン編集によりインタラクティブページ生成のコストが約76%削減され、このスタックはA800 GPUと同等のパフォーマンスを発揮する国内のAscendアクセラレータ上で動作します。

このアプローチは、アクセス可能なハードウェア上で効率的かつ信頼性の高いアーティファクト生成を可能にすることで、大規模なAIネイティブ教育のコストを削減します。