Nghiên cứu
Occamy-1.0: Mô hình 35B tối ưu hiệu suất cho các tác nhân AI cộng tác
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Occamy-1.0 là mô hình mã nguồn mở được tinh chỉnh từ Qwen3.6-35B, tập trung vào khả năng thực thi công việc phức tạp với chi phí thấp và độ trễ tối ưu cho các tác nhân AI.
Bản dịch AI
Khoa học Máy tính > Trí tuệ Nhân tạo
arXiv:2609.11977 (cs)
Tác giả: Wenhui Chen, Shiwen Cheng, Hao Dong, Chenda Duan, Ruixiang Feng, Zhong Guan, Boqiang Guo, Xueyuan Han, Haojie Hao, Liangmeng Huang, Zhelong Huang, Xinke Kong, Hongyu Li, Jiazheng Li, Junbo Li, Qingchuan Li, Yukun Lian, Chang Liu, Tianyu Liu, Zicheng Liu, Shuyi Ouyang, Yijun Pan, Kunyu Shi, Xiaojun Tang, Bingquan Wang, Kesu Wang, Yuchen Wang, Sibo Wei, Sicong Xie, Xiaoying Xing, Yi Xu, Zhijun Xu, Hongwei Xue, Qingcheng Zeng, Di Zhang, Guannan Zhang, Haochen Zhang, Tianlong Zhang, Tianyu Zhao, Tianyu Zhao, Yanjun Zheng, Jialong Zhu, Zijian Zou
Xem PDF HTML (thử nghiệm)
DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)
Lịch sử gửi bài
Từ: Junbo Li [xem email] [v1] Thứ Sáu, 4 tháng 9 năm 2026 03:32:26 UTC (2.961 KB)
Ngữ cảnh duyệt hiện tại:
cs.AI
Thay đổi cách duyệt theo:
Đánh dấu trang
Công cụ Thư mục
Công cụ Thư mục và Trích dẫn
Bật/Tắt Trình khám phá Thư mục
Bật/Tắt Connected Papers
Bật/Tắt Litmaps
Bật/Tắt scite.ai
Mã nguồn, Dữ liệu, Phương tiện
Mã nguồn, Dữ liệu và Phương tiện liên quan đến bài báo này
Bật/Tắt alphaXiv
Bật/Tắt Liên kết đến Mã nguồn
Bật/Tắt DagsHub
Bật/Tắt GotitPub
Bật/Tắt Huggingface
Bật/Tắt ScienceCast
Bản demo
Bản demo
Bật/Tắt Replicate
Bật/Tắt Spaces
Bật/Tắt Spaces
Bài báo liên quan
Công cụ gợi ý và tìm kiếm
Liên kết đến Influence Flower
Bật/Tắt công cụ gợi ý cốt lõi
Về arXivLabs
arXivLabs: các dự án thử nghiệm với sự cộng tác của cộng đồng
arXivLabs là một khuôn khổ cho phép các cộng tác viên phát triển và chia sẻ các tính năng mới của arXiv trực tiếp trên trang web của chúng tôi.
Cả cá nhân và tổ chức làm việc với arXivLabs đều đã chấp nhận và tuân thủ các giá trị của chúng tôi về sự cởi mở, cộng đồng, sự xuất sắc và quyền riêng tư dữ liệu người dùng. arXiv cam kết thực hiện các giá trị này và chỉ làm việc với các đối tác tuân thủ chúng.
Bạn có ý tưởng cho một dự án sẽ mang lại giá trị cho cộng đồng arXiv? Tìm hiểu thêm về arXivLabs.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.