論文の概要: Seed2.0 Model Card: Towards Intelligence Frontier for Real-World Complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00248v1
- Date: Tue, 30 Jun 2026 22:57:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.656082
- Title: Seed2.0 Model Card: Towards Intelligence Frontier for Real-World Complexity
- Title(参考訳): Seed2.0 Model Card: 現実世界の複雑さのためのインテリジェンスフロンティアを目指す
- Abstract要約: 私たちは、複雑な現実世界のタスクを解決するための重要なステップを踏み出すモデルシリーズであるSeed2.0を紹介します。
当社のアプローチは,ユーザの真のニーズを特定し,信頼性の高い前方評価システムの構築から始まります。
Seed2.0は、世界主導の推論インテリジェンス、視覚的理解、検索機能を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Seed2.0, a model series that takes a meaningful step toward solving complex, real-world tasks. Our approach begins with identifying users' genuine needs and constructing a reliable, forward-looking evaluation system by selecting and abstracting benchmarks grounded in these needs and in realistic, complex scenarios. Guided by this evaluation system, Seed2.0 targets two persistent challenges, long-tail knowledge and complex instruction following, substantially improving the model's reliability on intricate, long-horizon tasks. Beyond these, Seed2.0 delivers world-leading reasoning intelligence, visual understanding, and search capabilities that address the most common needs of a broad user base. Through extensive real-world use cases documented in this model card, we demonstrate that Seed2.0 begins to exhibit the ability to handle initial complex real-world tasks, delivering greater value to hundreds of millions of users.
- Abstract(参考訳): 私たちは、複雑な現実世界のタスクを解決するための重要なステップを踏み出すモデルシリーズであるSeed2.0を紹介します。
当社のアプローチは、ユーザのニーズを特定し、これらのニーズと現実的な複雑なシナリオに基づいてベンチマークを選択して抽象化することで、信頼性の高い前方評価システムを構築することから始まります。
この評価システムによって導かれたSeed2.0は、ロングテール知識と複雑な命令の2つの永続的な課題をターゲットにしており、複雑なロングホライゾンタスクに対するモデルの信頼性を大幅に向上させる。
これら以外にも、Seed2.0は、幅広いユーザーベースで最も一般的なニーズに対応する、世界主導の推論インテリジェンス、視覚的理解、検索機能を提供する。
このモデルカードに記録された広範な実世界のユースケースを通じて、Seed2.0は、初期の複雑な実世界のタスクを処理し、数億のユーザに大きな価値を提供する能力を示し始めています。
関連論文リスト
- ManipArena: Comprehensive Real-world Evaluation of Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulation [66.02142169323521]
Vision-Language-ActionモデルとWorld Modelは最近、汎用ロボットインテリジェンスのための有望なパラダイムとして登場した。
既存のベンチマークは、主にシミュレータ中心であり、制御性を提供するが、知覚ノイズによって引き起こされる現実のギャップを捉えることができない。
シミュレーションと実世界の実行を橋渡しする標準化された評価フレームワークであるManipArenaを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T15:06:41Z) - Advances and Frontiers of LLM-based Issue Resolution in Software Engineering: A Comprehensive Survey [59.3507264893654]
課題解決は、現実世界の開発に不可欠な複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクです。
SWE-benchのようなベンチマークでは、このタスクは大規模言語モデルでは極めて困難であることが判明した。
本稿では,この新興領域を体系的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-15T18:55:03Z) - SERM: Self-Evolving Relevance Model with Agent-Driven Learning from Massive Query Streams [53.78257200138774]
本稿では,2つの相補的マルチエージェントモジュールからなる自己進化関連モデル(SERM)を提案する。
我々はSERMを大規模産業環境で評価し、毎日数十億のユーザリクエストを処理している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-14T14:31:16Z) - MARS: Optimizing Dual-System Deep Research via Multi-Agent Reinforcement Learning [82.14973479594367]
複雑な推論タスクのための大規模言語モデル(LLM)は、直感的で意図的な認知プロセスを橋渡しする革新的なアプローチを必要とする。
本稿では,Multi-Agent System for Deep ReSearch (MARS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-06T15:42:55Z) - Curse of Knowledge: When Complex Evaluation Context Benefits yet Biases LLM Judges [72.3356133063925]
審査員としての大規模言語モデル(LLM)のパラダイムはスケーラブルなソリューションとして登場したが、以前の作業は主に単純な設定に焦点を当てていた。
我々の詳細な分析は、評価信号の精度と妥当性を向上させるための重要な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-03T15:48:33Z) - Mind2Web 2: Evaluating Agentic Search with Agent-as-a-Judge [34.672897171399775]
エージェント検索システムは、ウェブを自律的に閲覧し、情報を合成し、包括的な引用支援の回答を返す。
Mind2Web 2は、1000時間以上の人的労働力で構築された130の現実的で高品質で長期にわたるタスクのベンチマークである。
本手法は,木構造設計に基づくタスク固有の判断エージェントを構築し,回答の正しさとソース属性の両方を自動的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-26T17:32:50Z) - Boost, Disentangle, and Customize: A Robust System2-to-System1 Pipeline for Code Generation [58.799397354312596]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域、特にシステム1タスクにおいて顕著な機能を示した。
System2-to-System1法に関する最近の研究が急増し、推論時間計算によるシステム2の推論知識が探索された。
本稿では,システム2タスクの代表的タスクであるコード生成に注目し,主な課題を2つ挙げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T03:20:50Z) - World knowledge-enhanced Reasoning Using Instruction-guided Interactor in Autonomous Driving [39.153593828318215]
本研究では,認識条件下での自律走行性能向上を目的としたフレームワークを提案する。
具体的には,モダリティギャップを埋めるプラグアンドプレイ方式の対話モジュールを提案する。
運転関連タスクと世界の知識をよりよく統合するために、我々は大規模なマルチモーダルデータセットを収集し、洗練しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-09T09:18:58Z) - Unsupervised Object-Centric Learning with Bi-Level Optimized Query Slot
Attention [26.25900877220557]
Slot-Attentionモジュールはシンプルだが効果的な設計で重要な役割を担い、多くの強力な変種を育ててきた。
本稿では、学習可能なクエリでSlot-Attentionモジュールを初期化し、(2)バイレベル最適化でモデルを最適化することで、これらの問題を解決することを提案する。
本モデルでは、教師なし画像分割と再構成において、合成と複雑な実世界の両方のデータセットに対して最先端の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T12:14:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。