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Mixture of Agents
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Agon 框架使用竞争性 AI 模型对推理进行评分
研究人员推出了一种新颖的竞争性强化学习框架 Agon，旨在提高 AI 模型的推理能力。与仅对最终答案评分的传统方法不同，Agon 将两个模型进行对抗，每个模型通过隐式方式对另一个模型的推理过程进行评分。这种竞争性设置通过面对日益强大的对手，迫使模型发展出更好的思考策略，从而带来显著的性能提升。在 DeepMath 数据集上使用 Qwen3 进行测试时，Agon 的 pass@1 率是标准 GRPO 的两倍，并且比未经训练的 Mixtu…
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Together AI 通过开源基础设施赋能国家科学任务
开源AI实验室Together宣布参与Genesis任务，该项目旨在未来十年内将美国科学生产力翻倍。该计划连接了国家实验室和学术机构的超级计算机、实验设施和数据集。Together的平台支持全球超过一百万名开发人员，旨在提供可检查和可适应的AI基础设施，促进科学研究，避免供应商锁定。