Mind DeepResearch: framework multi-agente con 30 miliardi di parametri raggiunge prestazioni leader
Li Auto ha presentato il suo innovativo framework Mind DeepResearch (MindDR), progettato per la ricerca approfondita avanzata e dotato di circa 30 miliardi di parametri. L'elemento notevole del framework è la sua configurazione a tre agenti, composta da Planning, DeepSearch e Report. Per migliorare la sua funzionalità, MindDR impiega un regime di addestramento in quattro fasi, tra cui SFT cold-start, Search-RL, Report-RL e allineamento delle preferenze. Il modello ha registrato punteggi di valutazione impressionanti, come il 45,7% su BrowseComp-ZH e il 75,0% su xbench-DS. Inoltre, MindDR è stato lanciato come servizio online, insieme all'introduzione di MindDR Bench, un benchmark con 50 compiti distinti per la valutazione.
Fatti principali
- MindDR utilizza modelli con circa 30 miliardi di parametri.
- L'architettura include agenti Planning, DeepSearch e Report.
- Il pipeline di addestramento ha quattro fasi: SFT cold-start, Search-RL, Report-RL, allineamento delle preferenze.
- Punteggi: 45,7% su BrowseComp-ZH, 42,8% su BrowseComp, 46,5% su WideSearch, 75,0% su xbench-DS, 52,5 su DeepResearch Bench.
- Distribuito come prodotto online in Li Auto.
- Introduce MindDR Bench, un benchmark di 50 compiti.
- Supera i sistemi di agenti open-source di scala comparabile.
- Competitivo con modelli di scala maggiore.
Entità
Istituzioni
- Li Auto