EXAONE 4.5:首个开放权重的视觉语言模型技术报告
深度2026年4月14日24 分钟阅读
EXAONE 4.5在文档理解和韩语上下文推理任务上超越了同类规模的最先进模型,同时在通用基准测试中保持竞争力。该技术报告适合AI研究人员、多模态学习从业者以及关注工业级AI应用部署的技术决策者阅读。
本文编译自 EXAONE 4.5 Technical Report,版权归原作者所有。
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MIT研究人员将13个Eko智能体置于无任务的虚拟荒岛30小时,它们自发探索、发明游戏,并学会设计师未预设的技巧。经历“玩耍”的智能体在后续任务中表现更好,研究者认为无目标探索可能是智能体学习的新范式。
微软和 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training,将 ThinkingBox-Bench 中可执行检查返回的 0/1 结果作为奖励信号,用于训练其他任务上的 Agent。他们提出离线策略相对难度来选择训练任务,并用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 进行微调。结果显示,模型在重复性任务上的成功率大幅提升,但至少成功一次的覆盖率略有下降。