arXiv · cs.AI· Soumye Singhal, Joseph Jennings, Ka Shun Shum, Alexander Bukharin, Khushi Bhardwaj, Zirui Liu, Venkat Srinivasan, Jonathan Li, Yash Jain, Kezhi Kong, Markus Kliegl, Olivier Delalleau, Sanjeev Satheesh, Mostofa Patwary·· 6 小时前
开源面向 Agent 后训练的基座模型 Midtraining Recipe
Priming Base Models for Agentic Post-Training: An Open Midtraining Recipe
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作者：Soumye Singhal, Joseph Jennings, Ka Shun Shum, Alexander Bukharin, Khushi Bhardwaj, Zirui Liu, Venkat Srinivasan, Jonathan Li, Yash Jain, Kezhi Kong, Markus Kliegl, Olivier Delalleau, Sanjeev Satheesh, Mostofa Patwary
研究任务与主要进展
作者提出一种位于预训练与后训练之间的公开 midtraining recipe，用 256K 上下文、数千亿级 token 的真实软件工程数据和少量 Agent traces 为 Agent 后训练预热模型。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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