ME AI Mensagem, de acordo com a monitorização do Beating, a equipe do Tongyi Qianwen lançou oficialmente o Qwen-AgentWorld hoje, que é o primeiro modelo de mundo linguístico nativo a estabelecer a modelagem do ambiente como objetivo de treino desde a fase de pré-treinamento contínuo, e não uma adaptação posterior a um grande modelo geral. Este modelo cobre, sob uma única estrutura, ambientes de texto (MCP, Search, Terminal, SWE) e ambientes GUI (Web, OS, Android), totalizando sete áreas principais, baseado em mais de 10 milhões de trajetórias de interação com ambientes reais, passando por fases de treino CPT→SFT→RL, alcançando transferência de conhecimento entre domínios. Também foi lançado de forma open source o benchmark de avaliação AgentWorldBench, onde cada amostra de teste é acompanhada por dados de observação obtidos de ambientes reais, e o modelo e o benchmark já estão disponíveis no Hugging Face e no ModelScope.
No teste do AgentWorldBench, o Qwen-AgentWorld-397B-A17B obteve a maior qualidade geral de simulação, superando GPT-5.4, Claude Opus 4.8 e Gemini 3.1 Pro. A equipe de pesquisa também explorou duas aplicações da modelagem de mundos no treinamento de agentes inteligentes: como um simulador de ambiente desacoplado, onde a simulação controlada de RL pode moldar o comportamento do agente e é significativamente superior ao treinamento apenas em ambientes reais; e como um modelo base unificado para agentes inteligentes, onde o pré-treinamento LWM pode ser transferido para tarefas de múltiplos agentes envolvendo sete benchmarks, três dos quais não apareceram no conjunto de treinamento, e sem necessidade de ajuste fino de RL para tarefas de agentes, validando preliminarmente o potencial do modelo de mundo linguístico como uma base de agentes mais poderosa.
Clique no link do texto original abaixo para se juntar ao Beating · Canal de notícias de IA do Feishu, monitorando 24/7 os principais destaques e notícias globais de IA. (Fonte: BlockBeats)

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Tongyi Qianwen lança o primeiro modelo de linguagem nativo para o mundo, Qwen-AgentWorld

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