用3B模型跑出多智能体经济：5只小动物的交易与恐慌
深度Hugging Face2026年6月5日6 分钟阅读
一个3B参数的Qwen2.5模型，驱动五只森林小动物交易商品、囤积物资、甚至引发市场崩盘。作者在Build Small黑客松中构建了这个微缩经济体，并分享了工程经验：小模型擅长生成结构化输出，但推理能力有限，需要用提示工程和环境设计来弥补。
觉得有用？分享给更多人
相关文章
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。
深度·10月23日·4 分钟
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。
深度Hugging Face·10月22日·8 分钟