BAAI의 AREX-2: Qwen3.8 27B 기반 장기 에이전트 모델

요약

BAAI가 개발한 AREX-2는 270억 개 매개변수의 장기 에이전트 모델입니다. 이 모델은 제안, 측정, 반성, 수정의 과정을 통해 여러 테스트 라운드에 걸쳐 해결책을 스스로 개선하는 능력을 학습했습니다. 특히 피드백 기반 반성과 교차 도메인 성능을 통해 심층 연구 분야에서도 높은 전이성을 보여줍니다.

핵심 포인트

• 27B 매개변수 기반의 장기 에이전트 모델 AREX-2 개발
• 제안-측정-반성-수정 사이클로 자기 개선 학습
• 피드백을 활용한 반성 및 문제 해결 능력 강화
• 코딩/ML 훈련 지식을 심층 연구에 전이