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Atria Dawn Preview：面向科研与工程工作流的基础智能体模型

Atria Dawn: The Dawn of Agentic Superintelligence

Honglin Guo , Tao Gui , Kun Cai , Haodong Chen , Yicheng Chen , Guanting Dong , Qiming Ge , Yuyang Hu , Zixian Huang , Jiajie Jin , Alexander Lam , Yining Li , Jiahang Lin , Yanjiang Liu , Xinyu Lu , Haijun Lv , Zerun Ma , Junlin Shang , Qisheng Su , Guoqiang Wang , Rui Wang , Zhecan Wang , Hao Xiang , Xinchen Xie , Shuhao Xing , Xiaoyu Xing , Wanghan Xu , Xinyu Yang , Yajie Yang , Chengfeng Zhao , Haoran Zhao , Penghao Zhao , Ruojun Zhou , Yunhua Zhou , Dongsheng Zhu , Yicheng Zou , Qiye Cai , Xinmeng Che , Jiabei Chen , Jiahao Chen , Jiayi Chen , Yujia Chen , Lizhi Cui , Youheng Dai , Xin Deng , Yi Dong , Shihan Dou , Chenya Gu , Xu Guo , Ding Han , Feiyang Hao , Haotan He , Jie Hou , Binze Hu , Zijian Hu , Junhao Huang , Huicheng Jiang , Jiazhen Jiang , Shufan Jiang , Jiahao Kuang , Bowen Lai , Bo Li , Jiaqiang Li , Peng Li , Qilong Li , Zhuoqun Li , Jiaxiang Liu , Shuainan Liu , Tong Liu , Yi Liu , Zhonghang Lu , Jianwen Luo , Yanyi Luo , Huijie Lv , Ningsheng Ma , Houcheng Min , Chengjun Pan , Qiyuan Peng , Xiaoxuan Peng , Jianmin Qian , Jiantao Qiu , Wanying Ren , Huayu Sha , Jifei Shan , Zixin Shang , Bing Shao , Zhuohui Sheng , Jiayang Shi , Yang Shu , Aierpanjiang Simayi , Sirui Song , Yuxiao Song , Zhe Sun , Zhichao Sun , Wenzhe Tan , Wenhui Tian , Zhongbo Tian , Hanchen Wang , Pengbo Wang , Rui Wang
模型训练强化学习

摘要

AI智能体参与开发其后继者时，也改变智能生产过程与人类研究者角色。我们提出面向科研和工程工作流的基础智能体语言模型Atria Dawn Preview，目标是拓展真实世界智能体生产力边界。模型通过可验证经验流水线训练，将工具交互连接到可执行环境和外部验证结果。在覆盖真实研究、工程与数字工作的16个基准上，模型与前沿智能体具有竞争力，在其中五个取得最高已报告分数。除独立表现外，我们把模型自身研发过程作为人机协作案例，分析56名参与者769项任务记录和智能体日志。要求参与者在可比条件下评估已完成任务时，约三分之一AI辅助任务被评为没有AI便不可行。更值得关注的是，智能体经常提方法、实施修订，人类保留多数最终决策，并通过判断和反馈引导探索。这显示从任务执行转向项目伙伴关系，人力集中于什么值得追求、证据应如何指导研究。迈向更自主AI研究，应同时增强发现能力与有意义的人类监督，保留人类对持续发展风险和方向负责的权力。

Atria Dawn Preview：面向科研与工程工作流的基础智能体模型：论文配图
图1：Atria Dawn Preview与其他主要LLM在主要基准上的性能比较。