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ZGCM-1 全开源高效数学与智能体搜索模型
论文发布ZGCM-1,一个从零训练的全开源7B稠密基础模型,强调数据、系统与算法效率。模型采用交错门控滑窗与全注意力、稳定的FP8 Muon优化器,支持256K上下文,并在数学推理与智能体搜索任务上媲美Qwen3-235B-A22B、GLM-5.1等大得多的前沿模型。预训练设计在16K上下文下带来…
arXiv cs.AI48 天前
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论文发布ZGCM-1,一个从零训练的全开源7B稠密基础模型,强调数据、系统与算法效率。模型采用交错门控滑窗与全注意力、稳定的FP8 Muon优化器,支持256K上下文,并在数学推理与智能体搜索任务上媲美Qwen3-235B-A22B、GLM-5.1等大得多的前沿模型。预训练设计在16K上下文下带来…
论文首次系统研究ChatGPT、Claude、Grok与DeepSeek四大对话平台的智能体网络搜索,结合真实用户交互与API受控实验。发现各平台搜索触发决策差异显著,更频繁调用搜索未必带来更好回答质量,且平台搜索引擎偏好特定域名。部分回答依赖未引用的搜索结果,引发归因与可靠性担忧。
该研究提出ExTS树搜索策略,将扩展视为信息价值决策,结合判别性奖励塑造、随机虚拟子节点和质量条件分支。在提示优化、代码生成、分子结构解析和智能体工作流优化等任务中,ExTS平均相对增益+5.5%,并引入试点运行诊断以理解问题结构差异。
该研究提出BioCheck Agent,通过智能体搜索生成结构化生物医学事实核查报告,而非仅输出标签。它利用PubMed高级布尔搜索,并采用证据接地组相对策略优化(EG-GRPO)进行强化学习,在SciFact上标签预测准确率提升9.95%,证据质量分数提高3.7%,证据幻觉率降低19.63%。