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智源发布 AREX-2：27B 模型借长程反思实现跨域自我改进
原标题：27B小模型反超1.6T巨兽！智源AREX-2长程反思撬动RSI新路径
- AREX-2 证明长程反思数据能赋予模型跨领域的自我改进能力，为 RSI 提供可验证的训练路径。
- 27B 参数模型在多项基准上表现优异，挑战了传统“参数量决定性能”的认知，展现高参数效率。
- 将 RSI 重新定义为测试时扩展（Test-Time Scaling），强调通过持续迭代反思提升单次任务质量。
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AI 聚合热点事件 · 2026/10/27
智源发布 AREX-2：27B 模型借长程反思实现跨域自我改进
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/27 12:03:00
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证智源研究院联合多所高校发布 AREX-2，基于 Qwen3.8-27B 构建。该模型通过长程反思数据训练，在 MLE-bench、BrowseComp 等基准上刷新开源轻量模型纪录，并展现出超越参数量级（如对比 1.6T 模型）的性能潜力。研究提出将递归自我改进（RSI）转化为可训练的测试时扩展范式，验证了长程反思作为跨领域元能力的有效性。
最新动向/智源研究院联合多所高校发布 AREX-2，基于 Qwen3.8-27B 构建。该模型通过长程反思数据训练，在 MLE-bench、BrowseComp 等基准上刷新开源轻量模型纪录，并展现出超越参数量级（如对比 1.6T 模型）的性能潜力。研究提出将递归自我改进（RSI）转化为可训练的测试时扩展范式，验证了长程反思作为跨领域元能力的有效性。
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