轻量模型搜索能力追平前沿闭源:重新定义环境,刷新多模态搜索能力
轻量模型搜索能力追平前沿闭源:重新定义环境,刷新多模态搜索能力阿里巴巴Accio团队、复旦大学和上海创新研究院提出Neos,通过数据构造、过程信用分配和MEI协同进化训练轻量多模态搜索模型,Neos-35B十项基准均分64.7,逼近Gemini-3.1-Pro的67.1分,Neos-9B平均工具调用减少约32%。
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8989 点击 2026-11-15 11:30
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阿里巴巴Accio团队、复旦大学和上海创新研究院提出Neos,通过数据构造、过程信用分配和MEI协同进化训练轻量多模态搜索模型,Neos-35B十项基准均分64.7,逼近Gemini-3.1-Pro的67.1分,Neos-9B平均工具调用减少约32%。
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