Intern-S2-Preview: foundation-модель для научных AI-агентов
Intern-S2-Preview: foundation-модель для научных AI-агентов Исследователи представили Intern-S2-Preview — серию научных agentic foundation-моделей (базовых моделей, которые сами планируют и ведут длинные исследования с инструментами). Они рассчитаны на мультимодальное понимание научных данных, рассуждения и задачи с длинным горизонтом. Обучение начинается с multimodal pre-training (совместного обучения на тексте, изображениях и научных документах) на отрендеренных бумагах и корпусах. Затем идёт multi-task RL (обучение с подкреплением на многих задачах), agentic RL и дистилляция. Архитектура 397B-модели расширяет работу с временными рядами до численного прогнозирования, а отдельный Memory Decoder (4B) позволяет быстро специализировать модель под биологию или другие области, не трогая основной backbone. На научных, agentic и общих бенчмарках модель показывает конкурентные или лидирующие результаты. Это ещё один шаг к AI-системам, которые реально помогают вести исследования, а не только писать текст. Источники: https://arxiv.org/abs/2608.13505 https://huggingface.co/papers/2608.13505 #AI #ScienceAI #AgenticAI #InternLM #FoundationModels