Gli sviluppatori hanno presentato il modello multimodale Intern-S2-397B

Il team di sviluppatori ha rilasciato Intern-S2-397B — un modello fondamentale multimodale orientato ai calcoli scientifici e al lavoro con agenti a lungo termine. Il sistema contiene 397 miliardi di parametri e utilizza un paradigma di apprendimento preliminare aggiornato per l'elaborazione di dati visivi e testuali.

Il modello dimostra un'elevata efficienza nella risoluzione di complessi problemi scientifici. Durante il test, il sistema ha ottenuto 46 punti, impiegando 2 ore per eseguire le operazioni. L'architettura supporta le funzioni di chiamata di strumenti esterni, consentendo l'integrazione del modello in processi di lavoro automatizzati.

Per il deploy di Intern-S2-397B è prevista la compatibilità con popolari framework per l'inferenza, tra cui LMDeploy, vLLM e SGLang. Ciò garantisce flessibilità nell'avvio del modello su diverse potenze di calcolo, ottimizzando l'utilizzo delle risorse durante il lavoro con pesi grandi.

La novità estende le possibilità per i ricercatori che lavorano nel campo dell'intelligenza scientifica. L'utilizzo di paradigmi di apprendimento specializzati consente al modello di gestire meglio compiti a nicchia che richiedono un'analisi approfondita dei dati e una pianificazione sequenziale delle azioni all'interno di sistemi agenti.