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open-weight multimodal long-horizon-tasks reinforcement-learning tempo agents

摘要

文章介绍了dots3-note Preview模型，这是一个开放权重多模态AI模型，针对长期任务进行了优化，并采用了TEMPO强化学习技术，该技术支持自我批评和适应。

开放模型的进步让大AI实验室夜不能寐，我正为此而来！ 我们推出了一款全新的开放权重多模态模型，针对长期任务进行了优化。 这款模型非常擅长一件事：它能处理随时间不断演进的任务。 • 280B总参数，但仅有16B活跃 • 512K上下文窗口 • 理解文本、图像和音频 • 强大的推理、编码和工具使用能力 但最棒的是：模型能学习并适应新信息！ 想象一下，你今天开始运行一个智能体来解决问题，在它工作过程中，你获得了改变初始条件的新信息，或者你改变了主意。 你今天运行的智能体在短任务和目标不变时没有问题，但现实是混乱的，这使得长期智能体难以成功。 新的dots3-note Preview模型引入了TEMPO。 TEMPO是一种新的强化学习技术，让模型能定期暂停并自我批评其进度。 基本上，智能体会不时自问：“我是离目标更近了，还是在浪费时间？” 同一个模型在行动者和批评者之间切换。行动者解决问题。批评者查看当前状态，推理进度，并决定下一步该做什么。 TEMPO在过程中为模型提供反馈。 这对于任何能处理长期任务而不浪费时间的智能体来说都是巨大的。
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缓存时间: 2026/08/19 16:55

开源模型的进展让大型AI实验室夜不能寐，而我非常乐见其成！

我们推出了一款全新的开放权重多模态模型，专为长周期任务深度优化。

这款模型有一项核心优势：它能处理随时间持续演化的任务。

• 总参数量达280B，但仅16B参数保持活跃 • 支持512K超长上下文窗口 • 可同时理解文本、图像与音频 • 具备卓越的推理、编程与工具调用能力

最突破性的是：该模型能够实时学习并适应新信息！

设想一下，当你今天启动智能体解决某个问题时，任务执行过程中收到新信息改变了初始条件，或是你决定调整目标方向。

现有智能体处理短期固定任务尚可，但现实世界的复杂性使得长周期任务执行面临巨大挑战。

全新dots3-note Preview模型引入了TEMPO技术——这是一种革新性的强化学习方法，使模型能周期性暂停并批判性评估自身进展。

本质上，智能体会持续自问：“我是在逼近目标，还是在徒耗资源？”

同一模型在执行者与评估者角色间动态切换：执行者专注于解决问题，评估者则审视当前状态，量化进展程度，并决策下一步行动方向。

TEMPO为模型提供实时反馈机制。

对于需要高效执行长周期任务而不浪费资源的智能体而言，这项技术具有划时代意义。

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