Pesquisadores lançaram o MiroThinker v1.0, um agente de pesquisa de código aberto que utiliza uma nova abordagem de "escalonamento interativo" para aprimorar o raciocínio aumentado por ferramentas e as capacidades de busca de informações. Diferente dos métodos tradicionais que dependem exclusivamente do aumento do tamanho do modelo ou do comprimento do contexto, este método treina sistematicamente o modelo para lidar com interações mais profundas e frequentes com seu ambiente.
- A variante 72B atinge até 81,9% de precisão no GAIA, 37,7% no HLE, 47,1% no BrowseComp e 55,6% no BrowseComp-ZH.
- Com uma janela de contexto de 256K, o modelo pode realizar até 600 chamadas de ferramentas por tarefa por meio de aprendizado por reforço.
- A abordagem aproveita o feedback do ambiente para corrigir erros e refinar trajetórias, evitando riscos de degradação associados a cadeias de raciocínio isoladas mais longas.
Os autores consideram isso significativo porque estabelece o escalonamento interativo como uma terceira dimensão crítica para construir agentes de pesquisa de código aberto de próxima geração, complementando a capacidade do modelo e as janelas de contexto.