美团龙猫发布 LongCat-2.5 原生多模态 AI 模型:1.6T 参数,面向长程智能体任务
IT之家 11 月 2 日消息,美团龙猫今日发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5, 模型总参数量为 1.6 万亿 ,每个 token 激活约 480 亿参数,在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力。 据介绍,龙猫在长序列训练中加入更多长程轨迹数据,并通过 大规模长程强化学习 ,提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务中的端到端工程能力。围绕数据合成、环境构建与跨 Harness 混合训练,官方持续扩展这条训练链路。此外,龙猫将真实 Agent 的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务,针对模型能力短板持续补充训练数据。 与此同时,LongCat-2.5 将视觉信号表示为多层级离散 token,使主干模型以统一的 token 形式处理视觉与文本输入。原生视觉理解与智能体编程能力的结合,使模型在 Visual Coding 上表现出色,并支持创意设计和 3D 等任务。...
来自IT之家 AI的《美团龙猫发布 LongCat-2.5 原生多模态 AI 模型:1.6T 参数,面向长程智能体任务》。重点看智能体工作流、模型能力与工程、文化创意。摘要提到:IT之家 11 月 2 日消息,美团龙猫今日发布面向长程智能体任务的原生多模态模型 LongCat-2.5, 模型总参数量为 1.6 万亿 ,每个 token 激活约 480 亿参数,在 LongCat-2.0 的基础上进一步强化原生视觉理解与智能体编程能力。 据介绍,龙猫在长序列训练中加入更多长程轨迹数据,并通过 大规模长程强化学习 ,提升模型在复杂代码库开发、完整项目构建等任务中的端到端工程能力。围绕数据合成、环境构建与跨 Harness 混合训练,官方持续扩展这条训练链路。此外,龙猫将真实 Agent 的失败轨迹转化为可复现、可验证的训练任务,针对模型能力短板持续补充训练数据。 与此同时,LongCat-2.5 将视觉信号表示为多层级离散 token,使主干模型以统一的 token 形式处理视觉与文本输入。原生视觉理解与智能体编程能力的结合,使模型在 Visual Coding 上表现出色,并支持创意设计和 3D 等任务。...
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来源:IT之家 AI · ithome.com