D3-Gym: Constructing Real-World Verifiable Environments for Data-Driven Discovery
D3-Gym:构建现实世界可验证环境用于数据驱动发现
机构 * The Ohio State University(俄亥俄州立大学) ; Cisco Research(思科研究)
AI总结 D3-Gym通过构建首个自动化的可验证环境数据集,提升科学数据驱动发现的模型能力,验证信号质量高,训练效果显著。
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D3-Gym:构建现实世界可验证环境用于数据驱动发现
机构 * The Ohio State University(俄亥俄州立大学) ; Cisco Research(思科研究)
AI总结 D3-Gym通过构建首个自动化的可验证环境数据集,提升科学数据驱动发现的模型能力,验证信号质量高,训练效果显著。
InfantAgent-Next:一种用于自动化计算机交互的多模态通用代理
机构 * University of Minnesota(明尼苏达大学) ; University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学香槟分校) ; University of Connecticut(康涅狄格大学) ; The University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校) ; Cisco Research(思科研究)
AI总结 本文提出InfantAgent-Next,一种多模态通用代理,能够通过文本、图像、音频和视频与计算机交互。该代理结合工具型和纯视觉代理,在高度模块化架构中协同解决解耦任务。在OSWorld等基准上取得7.27%准确率,超越Claude-Computer-Use。