Автор: Денис Аветисян
Представлен MiroThinker — система, расширяющая возможности искусственного интеллекта в проведении научных исследований за счет масштабирования моделей, контекста и интерактивности.
Исследование демонстрирует, как MiroThinker v1.0 достигает передовых результатов в области автономных агентов благодаря увеличению размера модели, длины контекста и глубины взаимодействия с инструментами и средой.
Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей, возможности агентов, решающих сложные исследовательские задачи, часто ограничиваются лишь увеличением их размера или объема контекста. В работе ‘MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling’ представлена новая версия опенсорсного агента, демонстрирующая, что существенное повышение эффективности возможно за счет масштабирования глубины и частоты взаимодействия с инструментами и внешней средой. Полученные результаты, включающие достижение 81.9% точности на бенчмарке GAIA, показывают, что интерактивное масштабирование является третьим критическим фактором, дополняющим размер модели и длину контекста. Можно ли рассматривать данную концепцию как новый стандарт в разработке интеллектуальных агентов для автоматизации научных исследований?
Стремление к ясности: от языковых моделей к интеллектуальным агентам
Традиционные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие способности в генерации текста, создавая связные и грамматически верные последовательности слов. Однако, несмотря на кажущуюся интеллектуальность, они часто испытывают трудности при решении задач, требующих сложного логического мышления или взаимодействия с реальным миром. БЯМ, по сути, оперируют вероятностями слов, предсказывая следующее наиболее подходящее слово в последовательности, что позволяет им создавать правдоподобные тексты, но не обеспечивает глубокого понимания или способности к планированию действий. Эта особенность ограничивает их применение в сценариях, где требуется не просто генерация текста, а принятие решений, выполнение задач и адаптация к меняющимся обстоятельствам, что создает потребность в новых подходах к разработке интеллектуальных систем.
Появляется новая парадигма в области искусственного интеллекта — агентские фундаментальные модели (AFM), которые интегрируют процессы принятия решений и использования инструментов непосредственно в процесс обучения. В отличие от традиционных больших языковых моделей, ориентированных преимущественно на генерацию текста, AFM стремятся не просто знать информацию, но и действовать на её основе. Это достигается путём обучения моделей планировать последовательности действий, выбирать подходящие инструменты для решения задач и адаптироваться к изменяющимся условиям. Такой подход позволяет создавать системы, способные автономно выполнять сложные задачи, требующие не только лингвистических навыков, но и способности к рассуждению и взаимодействию с окружающим миром, открывая новые горизонты для создания интеллектуальных помощников и автоматизированных систем.
Переход к моделям, способным не просто знать информацию, но и действовать на её основе, знаменует собой принципиально новый этап в развитии искусственного интеллекта. Традиционные языковые модели демонстрируют впечатляющие способности в генерации текста, однако их возможности ограничены в ситуациях, требующих активного взаимодействия с внешним миром и принятия решений. Новые модели-агенты, напротив, интегрируют в процесс обучения способность использовать инструменты и планировать действия для достижения конкретных целей. Это открывает перспективы создания интеллектуальных помощников, способных самостоятельно проводить исследования, анализировать данные и решать сложные задачи, значительно превосходящие возможности существующих систем. Такие агенты, обладающие способностью к действию, могут стать незаменимыми помощниками в научных исследованиях, автоматизируя рутинные задачи и помогая ученым сосредоточиться на творческих аспектах работы.
MiroThinker v1.0: Инструмент для исследования и познания
MiroThinker v1.0 представляет собой высокопроизводительного, открытого исходного кода исследовательского агента, построенного на парадигме AFM (Agent-Framework Model). Эта парадигма предполагает структурированный подход к разработке агентов, включающий в себя четкое определение агента, его окружения и взаимодействия между ними. В основе MiroThinker лежит возможность автоматизированного проведения исследований, анализа данных и формирования выводов. Открытый исходный код позволяет сообществу разработчиков изучать, модифицировать и расширять функциональность агента, способствуя его дальнейшему развитию и адаптации к различным исследовательским задачам. Высокая производительность обеспечивается оптимизированной архитектурой и эффективным использованием вычислительных ресурсов.
В основе MiroThinker v1.0 лежит парадигма ReAct, позволяющая агенту решать сложные задачи посредством итеративного процесса рассуждений. Этот процесс включает в себя последовательное формирование мысленных шагов (Reasoning), вызов внешних инструментов (Action), получение результатов и наблюдений (Observation), и повторение цикла для уточнения итогового решения. ReAct позволяет агенту не просто выдавать ответ, но и объяснять ход своих рассуждений, что повышает прозрачность и надежность полученных результатов, а также обеспечивает возможность коррекции стратегии в процессе выполнения задачи на основе полученной обратной связи из окружающей среды.
Ключевым аспектом функциональности MiroThinker v1.0 является использование набора инструментов, расширяющих возможности агента и обеспечивающих доступ к внешним источникам информации. В частности, реализованы инструменты веб-поиска для сбора информации из интернета, веб-скрейпинга для извлечения структурированных данных с веб-сайтов и выполнения Python-кода, позволяющего проводить сложные вычисления и анализировать данные. Данные инструменты позволяют MiroThinker не только получать информацию, но и активно взаимодействовать с внешним окружением, автоматизируя процесс исследования и решения задач, требующих доступа к актуальным данным и вычислительным ресурсам.
Архитектура MiroThinker v1.0 разработана с учетом масштабируемости не только по размеру используемой модели и длине контекста, но и по глубине и частоте взаимодействия агента с внешней средой. Это означает, что система способна обрабатывать более сложные задачи, требующие многократных обращений к внешним инструментам и источникам данных. Увеличение глубины взаимодействия подразумевает способность агента проводить более сложные цепочки рассуждений и последовательности действий, в то время как увеличение частоты взаимодействий позволяет ему оперативно получать и учитывать новую информацию, оптимизируя процесс решения задачи и повышая точность результатов. Такая конструкция обеспечивает устойчивое функционирование системы при увеличении объема обрабатываемых данных и сложности решаемых задач.
Проверка на прочность: Бенчмарки и производительность MiroThinker
Функциональные возможности MiroThinker v1.0 были тщательно протестированы с использованием общепризнанных исследовательских бенчмарков, включающих GAIA, BrowseComp и Humanity’s Last Exam (HLE). Использование этих стандартизированных тестов позволило провести объективную оценку способностей модели в областях интеграции знаний, рассуждений и извлечения информации. GAIA оценивает общие когнитивные способности, BrowseComp проверяет навыки поиска и анализа информации в интернете, а HLE представляет собой комплексный тест, требующий применения широкого спектра знаний и навыков решения проблем.
Результаты тестирования MiroThinker v1.0 на общепризнанных бенчмарках, таких как GAIA, BrowseComp и Humanity’s Last Exam (HLE), демонстрируют способность модели к эффективной интеграции знаний из различных источников, проведению логических рассуждений при решении сложных задач и точному извлечению необходимой информации. Например, на бенчмарке GAIA MiroThinker v1.0 показал результат 81.9%, превзойдя предыдущего лидера MiniMax-M2 на 6.2 процентных пункта, что указывает на превосходство в комплексном анализе и синтезе данных. Аналогичные результаты на HLE (37.7%, опережая GPT-5-high на 2.5%) и BrowseComp (47.1%, сопоставимо с результатами OpenAI DeepResearch и Anthropic Claude 4.5) подтверждают способность модели к решению широкого спектра когнитивных задач.
В ходе оценки возможностей MiroThinker v1.0 на общепризнанном бенчмарке GAIA был достигнут результат в 81.9%, что позволило модели установить новый стандарт производительности. Этот показатель на 6.2 процентных пункта превышает результат предыдущего лидера, модели MiniMax-M2, демонстрируя значительное улучшение в способности к интеграции знаний и решению сложных задач, оцениваемых данным тестом.
В ходе оценки возможностей MiroThinker v1.0 на общепризнанном бенчмарке Humanity’s Last Exam (HLE) модель продемонстрировала результат в 37.7%. Этот показатель превосходит производительность GPT-5-high на 2.5 процентных пункта, подтверждая способность MiroThinker к решению сложных задач, требующих глубокого понимания и применения знаний в нестандартных ситуациях. Результаты HLE являются важным индикатором способности модели к критическому мышлению и эффективному решению проблем.
В ходе тестирования на бенчмарке BrowseComp, MiroThinker v1.0 показал результат 47.1%, что сопоставимо с производительностью моделей OpenAI DeepResearch, OpenAI o3 и Anthropic Claude 4.5. Кроме того, MiroThinker v1.0 установил новый рекорд для открытых моделей на BrowseComp-ZH, достигнув 55.6%, и на xBench-DeepSearch с результатом 77.8%, что подтверждает его эффективность в задачах, требующих глубокого поиска и анализа информации.
Влияние на будущее исследований: Открывая новые горизонты
Успех MiroThinker демонстрирует значительный потенциал открытых базовых моделей агентов в деле демократизации доступа к передовым исследовательским возможностям. Традиционно, проведение сложных научных исследований требовало значительных вычислительных ресурсов и специализированных знаний, доступных лишь ограниченному кругу организаций и ученых. Однако, появление MiroThinker, как модели с открытым исходным кодом, позволяет любому исследователю, независимо от его финансовых возможностей или местоположения, использовать передовые инструменты для автоматизации рутинных задач, анализа данных и генерации новых гипотез. Это способствует расширению круга участников научного процесса, стимулирует инновации и ускоряет темпы открытий, делая передовые исследования более доступными и инклюзивными.
Автоматизация сложных задач посредством MiroThinker открывает новые перспективы для ускорения научных открытий. Модель способна выполнять трудоемкий анализ данных, поиск релевантной информации и даже формулировать гипотезы, освобождая исследователей от рутинной работы. Это позволяет ученым сосредоточиться на более важных аспектах — интерпретации результатов, разработке инновационных стратегий и решении фундаментальных проблем. В конечном итоге, MiroThinker выступает в роли мощного инструмента, расширяющего возможности исследователей и способствующего более эффективному и быстрому прогрессу в различных областях науки.
Конструкция MiroThinker, акцентирующая интерактивное масштабирование и использование инструментов, представляет собой перспективный шаблон для создания более надежных и адаптивных исследовательских агентов. В отличие от традиционных моделей, требующих огромных вычислительных ресурсов для обучения и развертывания, MiroThinker демонстрирует эффективность за счет динамического расширения возможностей посредством взаимодействия с внешними инструментами и адаптации к новым задачам. Этот подход позволяет не только решать сложные исследовательские вопросы, но и обеспечивает гибкость в применении к различным научным дисциплинам. Ключевым аспектом является способность модели к итеративному улучшению — она использует результаты каждой операции для уточнения стратегии и повышения точности, что делает её особенно ценной для задач, требующих постоянной адаптации к меняющимся условиям и новым данным. Такая архитектура, ориентированная на интерактивность и использование инструментов, открывает путь к созданию автономных исследовательских систем, способных значительно ускорить научные открытия.
Дальнейшее развитие MiroThinker, вероятно, будет сосредоточено на расширении его набора инструментов, позволяющих решать более широкий спектр исследовательских задач. Особое внимание уделяется улучшению способности модели к логическому мышлению и построению сложных умозаключений, что позволит ей не просто обрабатывать данные, но и самостоятельно формулировать гипотезы и предлагать решения. Параллельно планируется масштабирование производительности системы, чтобы она могла эффективно справляться с ещё более сложными и объёмными исследовательскими задачами, открывая новые горизонты для автоматизированных научных открытий и позволяя исследователям сосредоточиться на наиболее творческих аспектах своей работы. В перспективе, расширение функциональности и повышение интеллектуальных способностей MiroThinker должно привести к значительному ускорению темпов научных исследований в различных областях.
Представленная работа демонстрирует стремление к максимальной эффективности и ясности в области исследования с использованием агентов ИИ. MiroThinker v1.0, расширяя границы возможностей открытых моделей, акцентирует внимание на масштабировании не только размера модели и длины контекста, но и, что особенно важно, глубины взаимодействия с инструментами. Это соответствует принципу, высказанному Карлом Фридрихом Гауссом: «Если бы я должен был выбрать одно слово, чтобы описать математику, я бы выбрал чистоту». Подобно стремлению Гаусса к чистоте в математике, MiroThinker стремится к оптимальной производительности, убирая излишнюю сложность и концентрируясь на наиболее эффективных компонентах, что делает его мощным инструментом для исследовательских задач.
Куда же дальше?
Представленная работа, как и любой шаг вперед, обнажает новые границы незнания. Простое масштабирование — будь то модели, контекста или интерактивности — не является конечной целью, а лишь временным облегчением. Суть не в увеличении числа параметров, а в их мудром применении. Настоящая сложность заключается не в создании агента, способного генерировать текст, а в обеспечении его способности к подлинному пониманию, к выявлению причинно-следственных связей, а не просто к статистической корреляции.
Особое внимание следует уделить не столько инструментам, сколько методам обучения. Усиление агента через взаимодействие с окружающей средой — это, безусловно, прогресс, но он бессмысленен без четких критериев оценки и надежных механизмов обратной связи. Погоня за «разумностью» не должна затмевать необходимость в прозрачности и объяснимости действий агента. Код должен быть очевиден, как гравитация, а логика — безупречна.
В конечном итоге, успех таких систем будет определяться не их способностью решать задачи, поставленные человеком, а их умением формулировать правильные вопросы. Интуиция — лучший компилятор, и необходимо найти способы включить ее в алгоритмы обучения. Простое увеличение масштаба — это лишь иллюзия прогресса, а подлинный прорыв требует глубокого философского осмысления самой природы интеллекта.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11793.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
2025-11-18 12:39