arXiv cs.AI· Yuqi Jia, Yunjie Tian, Jiayu Zheng, Yijun Liang, Jingchen Sun, Mengyu Zhao, Di Fu·· 1 天前AI 评分58
Axion 1.0 发布：简化训练流程的开源智能体基础模型
Axion 1.0: Open Agent Foundation Models, Simplified
AI 导读
Axion 1.0 是一个完全开源的智能体基础模型，训练只经过两个轻量监督微调阶段和强化学习，不含专门的中期训练、DPO 或 on-policy 蒸馏。第一阶段通过模型感知的数据构建强化自包含推理，第二阶段用可扩展流水线构建基于真实数据源和确定性计算的可自动验证工具任务，强化学习再提升长程推理与工具交互能力。
正文 · AI 翻译
摘要：我们推出 Axion 1.0，这是一个完全开放的智能体基础模型，将强大而广泛的智能体能力与极为简单的训练配方相结合。Axion 1.0 仅分三个阶段训练：两个轻量级监督微调阶段，随后是强化学习，无需专门的中期训练、直接偏好优化（DPO）或同策略蒸馏（OPD）。第一个 SFT 阶段通过模型感知的数据构建来培养强大的自包含推理能力，我们基于基础模型自身成功的解题策略合成具有挑战性的问题，并对其进行对抗性强化。第二阶段通过可扩展的流水线，将上述能力扩展到依赖工具的推理，该流水线基于真实世界数据源和确定性计算构建多样化且可自动验证的任务。最后，强化学习进一步增强长程推理以及与外部工具和环境的交互能力。尽管训练配方如此紧凑，Axion 1.0 在广泛的智能体基准测试套件上仍取得了强劲表现，并在其中若干基准上与领先的商业模型不相上下。同样重要的是，Axion 1.0 的开放不止于模型权重：我们发布了完整的配方，包括数据构建、生成、过滤、验证、提示词和训练代码，使整个开发过程可被复现和扩展。Axion 1.0 表明，强大的智能体基础模型可以既开放又简单，为推进开放智能体智能提供了一条实用且可复现的路径。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.03233 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.03233v3 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.03233 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org