Original Summary

阿里巴巴旗下的 AI 研发团队Accio-Lab微调Qwen3.6-35B-A3B，模型Occamy-1.0比肩deepseek/glm等更大模型。 训练方式： Qwen3.6-35B-A3B ├─ Marathon Expert: SFT → HDPO ┐ └─ Sprint Expert: SFT ├─ Uniform merge → SAO → Occamy-1.0 SFT 数据集加起来只有 4.033 亿 Token，分布在不到 1.5 万条轨迹里，而且全都是 Agent 方向的（工具调用、终端操作、长流程任务）。所以agent相关性能提升可能比较显著，但世界知识和非agent方面可能没太大提升。 huggingface.co Accio-Lab/occamy-1.0 · Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/27 12:24:03