Qwen-AgentWorld trainiert Sprachmodelle auf Basis von über 10 Millionen Interaktionstrajectories als Umweltsimulator, um KI-Agenten durch virtuelle Umgebungen zu trainieren und deren Performance über sieben Benchmarks zu verbessern.
Qwen-AgentWorld nutzt Sprachmodelle als gelernte Umweltsimulationen, um autonome Agenten effizient zu trainieren und ihr Reasoning über Kettenfolgerung zu verbessern.
Geometric Latent Reasoning approximiert diskrete Denkschritte als kontinuierliche Pfade im Embedding-Raum und erzielt damit kürzere Generierungen bei gleichbleibender oder besserer Genauigkeit.
