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NVIDIA 论文 VERA:基准轨迹转为 9000+ 可重启沙箱,协同训练智能体模型与 harness

omarsar0

作者推荐 NVIDIA 论文 VERA,称其将基准轨迹转化为 9000 多个可重启沙箱并附评分 rubric,只保留可运行且能从可观察证据打分的环境,同时更新模型权重与 harness:harness 修改须通过自测且开发集提升至少 5 分才保留,模型 checkpoint 分数降超 20% 则拒绝。作者称 9B 协同演化智能体在 AutoCoWorkBench、AutoMedBench 上分别比最强单维基线高 10.3、13.0 分;27B 在 AutoCoWorkBench 得 71.6 分,高于 Claude Opus 4.8;环境语料已开源。以上为作者声称,未经独立核实。

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Odyssey推出Odyssey-3世界模型,Odyssey-3 Pro在Physics-IQ Verified基准(要求模型续写真实物理实验视频)上取得新最高分。机器人演示中,机械臂在错过抓取后自行恢复,该行为未出现在数十小时的演示数据中。Odyssey称其可驱动机器人、训练AI并生成交互体验,目前可免费体验。

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RSIGym为自改进研究智能体提供服务化环境,Opus 4/5研究系统在SWE-bench Verified上从17.67%提升至50.33%

Fanqing提出RSI(递归自我改进)本质上是系统工程问题:RSIGym为研究型智能体提供训练、推理、评估和沙箱作为可调用的服务,让智能体把预算花在实验上而非重建基础设施。发帖者omarsar0赞同这一观点,并称以Opus 5作为研究者,改进后的系统在SWE-bench Verified上的成绩从17.67%提升至50.33%。

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NVIDIA论文称:多模态模型工具调用会削弱拒答有害请求能力

推文介绍一篇NVIDIA团队论文称,让多模态模型在智能体场景中使用工具后,拒答有害请求的失败率最高相对上升68.7%,平均上升17.7%;该现象出现在Claude Opus 4.6和4.7、Gemini Agentic Vision、Qwen3.5-122B-A10B及agent-tuned开源模型,并横跨MM-SafetyBench、HoliSafe和VLSBench。作者将原因归因于工具输出淹没原始请求的恶意意图,以及模型注意力转向描述工具结果而非做安全决策;作者还提出,在最终回答前重新插入原始请求和图片可部分恢复被削弱的拒答。以上均为推文所述研究结论,未独立核实。

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