Machine learning Interview

⚡️ Tongyi DeepResearch показал, что AI-агенты способны выполнять реальную исследовательскую работу на синтетических данных.

Результаты:
- Humanity’s Last Exam (HLE): 32.9% в академических задачах на рассуждение
- BrowseComp: 43.4% в сложных задачах веб-исследований
- Китайский вариант: 46.7%
- xbench-DeepSearch: 75% в пользовательских поисковых задачах

Это снижает затраты, повышает доступность и открывает новые сферы применения - от науки и права до навигации.

🔗 Homepage: https://tongyi-agent.github.io
🔗 Blog: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
🔗 Model HuggingFace: https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
🔗 Model ModelScope: https://modelscope.cn/models/iic/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
🔗 GitHub Repo: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch

#AI #DeepResearch #Tongyi #agents #syntheticdata

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤13👍4🔥3

www.tgoop.com/machinelearning_interview/2188

3.61K viewsedited  Sep 17 at 10:35

⚡️ Tongyi DeepResearch показал, что AI-агенты способны выполнять реальную исследовательскую работу на синтетических данных.

Результаты:
- Humanity’s Last Exam (HLE): 32.9% в академических задачах на рассуждение
- BrowseComp: 43.4% в сложных задачах веб-исследований
- Китайский вариант: 46.7%
- xbench-DeepSearch: 75% в пользовательских поисковых задачах

Это снижает затраты, повышает доступность и открывает новые сферы применения - от науки и права до навигации.

🔗 Homepage: https://tongyi-agent.github.io
🔗 Blog: https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/
🔗 Model HuggingFace: https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
🔗 Model ModelScope: https://modelscope.cn/models/iic/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B
🔗 GitHub Repo: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch

#AI #DeepResearch #Tongyi #agents #syntheticdata