알리바바 Qwen 팀이 최대 1 million 토큰을 처리하는 시간 단위의 롤아웃으로 코딩 에이전트를 학습할 수 있는 탄력적 강화학습 시스템 QwenGyre를 공개했다.
짧은 소식작성: OossaOossa 게시일: 1 분 읽기
알리바바 Qwen 팀이 QwenGyre라는 새 프레임워크를 발표했다. QwenGyre는 여러 시간 동안 작동해야 하는 에이전트를 학습시키기 위한 탄력적 강화학습(RL) 시스템이다. 에이전트 코드를 바꾸지 않고도 약 1 million 토큰을 처리하는 롤아웃을 지원한다. 이 시스템은 블랙박스 테스트 하네스를 통해 학습하는 코딩 에이전트를 겨냥한다.
개발자들이 현실적인 장시간 사용 세션을 통해 학습하는 더 유능한 코딩 어시스턴트를 만들 수 있게 해줄 수 있다.
도구와 에이전트
이미 Gemini를 구동하는 Agent Compute Engine이 몇 달 안에 프리뷰로 공개될 예정이다. Google은 유휴 에이전트를 일시 중지해 용량을 아낄 수 있다고 밝혔다.
도구와 에이전트
Rerank 5는 32K 컨텍스트 윈도와 문단 단위 컨텍스트 기능을 제공한다. Pro의 공개 가격은 토큰 100만 개당 $0.05다.
도구와 에이전트
OlmoEarth v1.3와 지구 전체의 사전 계산 위성 데이터, 로그인 없이 쓸 수 있는 지도 탐색 도구가 공개됐다. GPU 없이도 일부 토지 변화 질문을 살펴볼 수 있다.
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