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Airi
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AIRI 发布 OCC-RAG 紧凑型语言模型，用于上下文问答
AIRI 的 Optimal Cognitive Core (OCC) 团队开发了 OCC-RAG，这是一系列紧凑型语言模型 (SLM)，专为上下文问答而设计。与专注于百科知识的大型模型不同，OCC-RAG 优先考虑推理和对提供上下文的分析。首批发布包括两个检查点 OCC-RAG-0.6B 和 OCC-RAG-1.7B，它们的表现与大得多的通用模型相当或更好，同时在高达 32B 参数的模型中表现出对上下文的卓越忠实度。
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MARL-GPT 旨在实现通用多智能体强化学习模型
研究人员正在开发MARL-GPT，一个专为多智能体强化学习（MARL）环境设计的 foundational model。目标是创建一个单一模型，能够跨越各种环境运行，并在无需架构更改的情况下适应新任务。当前的MARL模型通常针对特定环境进行训练，需要为新环境进行适应。MARL-GPT 旨在将智能体观测作为序列进行处理，使其能够学习协作策略并跨不同场景进行泛化。