CogEvol은 다중 턴 에이전트 구조를 대체하기 위해 코스 개요를 단일 패스로 구조화된 JSON 슬라이드 또는 대화형 HTML 페이지로 변환하도록 설계된 모델 계열을 소개합니다. 이 시스템은 훈련 중 신뢰성을 보장하기 위해 생산 기반 데이터 파이프라인과 하이브리드 보상 메커니즘을 활용합니다.

  • CogEvol은 220k 건의 요청에 걸쳐 슬라이드 생성의 중간 지연 시간이 17초, 대화형 페이지 생성이 59초로 완료됩니다.
  • CogEvol-27B는 플래그십 코딩 모델보다 26.9배 적은 파라미터를 사용하며, 슬라이드 품질에서 83.7점, 500건 사례의 대화형 HTML 벤치마크에서 63.7점을 달성합니다.
  • CogEvol-4B는 Apache 2.0 라이선스 하에 공개적으로 출시되며, CogEvol-27B는 OpenMAIC 팀과 협력하여 실시간 생산 트래픽을 처리합니다.
  • 스캐폴드 편집은 대화형 페이지 생성 비용을 약 76% 절감하며, 이 스택은 A800 GPU와 동등한 성능을 발휘하는 국산 Ascend 가속기에서 실행됩니다.

이 접근 방식은 접근 가능한 하드웨어에서 효율적이고 신뢰할 수 있는 아티팩트 생성을 가능하게 함으로써 대규모 AI 네이티브 교육의 단위 비용을 낮춥니다.