SEED는 hindsight skill을 프롬프트가 아닌 정책 안으로 증류한다
arXiv 2607.14777의 SEED는 완료된 on-policy trajectory에서 hindsight skill을 만들고, 같은 행동을 skill 유무 두 문맥에서 재채점해 GRPO에 dense token...
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#Long-Horizon Agents
Agents-A1은 파라미터보다 에이전트의 horizon을 스케일링한다
Agents-A1은 Qwen3.5-35B-A3B 기반 35B MoE를 45K 토큰 장기 trajectory, knowledge-action graph, domain-routed on-policy distillat...
AutoLab은 에이전트 평가를 몇 시간짜리 실험 루프로 끌어올린다
AutoLab은 36개 실행형 연구·엔지니어링 최적화 과제로 frontier 모델이 반복 측정·수정·시간 관리까지 해낼 수 있는지 묻는 장시간 에이전트 벤치마크다.
Qwen3.7-Max는 에이전트 시대의 파운데이션 모델을 정면으로 겨냥한다
Qwen3.7-Max는 코딩 에이전트, MCP 기반 업무 자동화, 장시간 자율 실행, cross-harness 일반화를 전면에 내세운 Qwen의 최신 독점형 agent foundation model이다.