跳到正文
arXiv cs.AI· Wenjie Lou, Tianshuo Peng, Shiyang Feng, Shengji Tang, Runmin Ma, Ruizhe Chen, Jinxin Shi, Haoyang Peng, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yuhao Zhou, Yue Fan, Yixin Chen, Yiming Wu, Yiheng Wang, Yigeng Jiang, Yichen Jiang, Yi Xie, Xu Guo, Xiaohan He, Tao Hu, Songtao Huang, Siyu Zhou, Shuaiyu Zhang, Shangheng Du, Qinglong Cao, Kun Li, Jingqi Ye, Hongbin Zhou, Guohang Yan, Zongsheng Cao, Ziyi Wang, Zhuo Liu, Zhiyin Yu, Zhiwang Zhou, Zelin Tan, Yuqing Zhu, Yaoze Zhang, Yang Chen, Xuming He, Xiuliang Liang, Xingjian Guo, Xiang Zhuang, Weiping Shen, Weida Wang, Tianyuan Zhou, Tianlin Ye, Tengyuan Fan, Siyu Yan, Shuo Li, Shuchen Pu, Shengyuan Xu, Shao Zhang, Ran Wei, Qinyuan Qin, Qingyu Yang, Nianchen Deng, Meng Dai, Kuikun Liu, Kaitao Chen, Juncheng Xiao, Jiangning Liu, Jianbiao Mei, Jia Yu, Haonan He, Hangfan Zhang, Cheng Yang, Chen Zhang, Bihao Zhan, Benteng Cheng, Yuqiang Li, Yihao Liu, Yang Yang, Xujun Fu, Xiaosong Wang, Xiangyu Yue, Wenwei Zhang, Shuyue Hu, Pinlong Cai, Mianxin Liu, Lei Bai, Jie Zhou, Jie Hou, Jiamin Wu, Hui Wang, Haijun Li, Guangyu Wang, Dongzhan Zhou, Chunfeng Song, Chao Yang, Biqing Qi, Xing Xie, Dahua Lin, Bowen Zhou, Xiangchao Yan, Wenlong Zhang, Shufei Zhang, Peng Ye, Bo Zhang·· 11 小时前AI 评分58

Sage-A1.5 发布:35B MoE 智能体模型支持能力组合与科学探索

Sage-A1.5: From Long-Horizon Execution to Scientific Exploration with Capability Composition

AI 导读

Sage-A1.5 是一个 35B 的 MoE 智能体模型,在 A1 基础上通过自适应能力组合推进长程问题求解。

正文 · AI 翻译

作者:Wenjie Lou、Tianshuo Peng、Shiyang Feng、Shengji Tang、Runmin Ma、Ruizhe Chen、Jinxin Shi、Haoyang Peng、Fangchen Yu、Zhijie Zhong、Yuhao Zhou、Yue Fan、Yixin Chen、Yiming Wu、Yiheng Wang、Yigeng Jiang、Yichen Jiang、Yi Xie、Xu Guo、Xiaohan He、Tao Hu、Songtao Huang、Siyu Zhou、Shuaiyu Zhang、Shangheng Du、Qinglong Cao、Kun Li、Jingqi Ye、Hongbin Zhou、Guohang Yan、Zongsheng Cao、Ziyi Wang、Zhuo Liu、Zhiyin Yu、Zhiwang Zhou、Zelin Tan、Yuqing Zhu、Yaoze Zhang、Yang Chen、Xuming He、Xiuliang Liang、Xingjian Guo、Xiang Zhuang、Weiping Shen、Weida Wang、Tianyuan Zhou、Tianlin Ye、Tengyuan Fan、Siyu Yan、Shuo Li、Shuchen Pu、Shengyuan Xu、Shao Zhang、Ran Wei、Qinyuan Qin、Qingyu Yang、Nianchen Deng、Meng Dai、Kuikun Liu、Kaitao Chen、Juncheng Xiao、Jiangning Liu、Jianbiao Mei、Jia Yu、Haonan He、Hangfan Zhang、Cheng Yang、Chen Zhang、Bihao Zhan、Benteng Cheng、Yuqiang Li、Yihao Liu、Yang Yang、Xujun Fu、Xiaosong Wang、Xiangyu Yue、Wenwei Zhang、Shuyue Hu、Pinlong Cai、Mianxin Liu、Lei Bai、Jie Zhou、Jie Hou、Jiamin Wu、Hui Wang、Haijun Li、Guangyu Wang、Dongzhan Zhou、Chunfeng Song、Chao Yang、Biqing Qi、Xing Xie、Dahua Lin、Bowen Zhou、Xiangchao Yan、Wenlong Zhang、Shufei Zhang、Peng Ye、Bo Zhang

查看 PDF HTML(实验性)

摘要:在本报告中,我们介绍 Sage-A1.5,这是一个 35B 的混合专家智能体模型,它建立在 A1 之上,通过自适应能力组合来推进长时程问题求解。与 A1 相比,Sage-A1.5 不仅学会解决单个任务,还学会组织工作并在执行过程中修正其方法。Sage-A1.5 突出了三项改进:智能体编排、验证和开放科学发现。第一,智能体编排通过任务委派以及具有隔离上下文的子智能体之间的并行协作来扩展单智能体执行,使复杂任务能够被分解并同时处理,并支持高效执行,同时减少并发子智能体之间的干扰。第二,智能体验证通过进度检查、证据验证和反思性策略修正来增强长时程可靠性,使智能体能够识别无成效的搜索路径并寻求替代方法。第三,开放科学发现将智能体能力扩展到回答预定义问题之外,开展探索性研究,将科学探究与交互式分析和可检查的研究产物联系起来。我们通过复杂的智能体任务和多学科科学应用来展示这些能力。此外,我们希望 Sage-A1.5 为社区提供一个可访问的开放科学发现基础,提供一条从长时程任务执行到协作式、可验证且可检查的科学探索的实用路径。
评论: Sage-A1.5 的 Token 计划:this https URL 模型检查点:this https URL
主题: 人工智能(cs.AI)
引用为: arXiv:2610.28578 [cs.AI]
  (或 arXiv:2610.28578v1 [cs.AI] 用于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.28578

由 DataCite 颁发的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自:Bo Zhang [查看电子邮件]
[v1] 2026 年 10 月 20 日星期二 17:32:48 UTC(11,369 KB)

来源:arXiv cs.AI · arxiv.org