春节期间，AI领域迎来一匹黑马——MiniMax凭借其新一代模型M2.5在开发者圈掀起热潮。2月20日港股马年首个交易日，MiniMax股价大涨14.52%，市值一度突破3042亿港元。这一资本市场的积极反应，源于M2.5在性能与市场表现上的双重突破，为智能体（Agent）场景的应用落地提供了关键支撑。

随着 minimax m2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 agent rl 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 rl 时，始终面临一个核心难题：如何在系统吞吐量、训练稳定性与 agent 灵活性这三者之间取得平衡。

agent 自由度受限：将 agent 视为白盒就要求在 agent 和 rl framework 之间共享和传递状态。这种设计难以对复杂的 agent 架构（如动态上下文管理、multi-agent rl 等）进行建模，导致模型能力无法在复杂的黑盒 agent 上有效泛化。

近日，MiniMax正式上线新一代文本模型MiniMax M2.5，是一款定位为“原生Agent生产级模型”的产品。 10B激活参数跑出旗舰成绩 在 ...

大家好，我是玄姐。 人类的本质：生物界中，人类凭借高等智慧脱颖而出，而制造与使用工具的能力，正是人与动物的核心分野。 大模型的定位：ChatGPT 的横空出世，标志着人类首次赋予机器高等智慧。对现代人类而言，大模型的重要性堪比智慧之于原始人类 ...

人工智能（AI）的主要目标之一，是设计出能够像人类一样在复杂环境中自主预测、行动、最终实现目标的智能体（Agent）。智能体的训练离不开强化学习（RL），相关研究也已经持续了几十年，但让智能体自主开发高效的 RL 算法的目标始终难以实现。 针对这一 ...

Agent「凭啥」自主发现RL算法？ 人工智能（AI）的主要目标之一，是设计出能够像人类一样在复杂环境中自主预测、行动、最终实现目标的智能体（Agent）。智能体的训练离不开强化学习（RL），相关研究也已经持续了几十年，但让智能体自主开发高效的 RL 算法的 ...

大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。但这还不够，更高级的方法是让 LLM 变成一个能 ...