Wenjie Lou, Tianshuo Peng, Shiyang Feng, Shengji Tang, Runmin Ma, Ruizhe Chen, Jinxin Shi, Haoyang Peng · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28578 · open-access PDF
في هذه التقارير، نحن نقدم نموذج Sage-A1.5, نموذج العملاء 35B Mixture-of-Experts الذي يعتمد على A1 لتعزيز حل المشكلات على المدى الطويل من خلال تكوين القدرة التكيفية. مقارنة مع A1, Sage-A1.5 تعلم ليس فقط حل المهام الفردية، ولكن أيضا تنظيم العمل وتعديل نهجها أثناء التنفيذ. Sage-A1.5 يوضح ثلاثة تحسينات: التكوين العملي، والتحقق، والتحقق العلمي المفتوح. أولاً، التكوين العملي يتوسع تنفيذ العملاء الفردية من خلال إرسال المهام والتعاون المباشر بين العملاء المتواجدين في سياقات متفرقة، مما يتيح مهام معقدة.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
In this report, we introduce Sage-A1.5, a 35B Mixture-of-Experts agentic model that builds on A1 to advance long-horizon problem solving through adaptive capability composition. Compared with A1, Sage-A1.5 learns not only to solve individual tasks, but also to organize work and revise its approach during execution. Sage-A1.5 highlights three improvements: agentic orchestration, verification, and open scientific discovery. First, agentic orchestration extends single-agent execution through task delegation and parallel collaboration among subagents with isolated contexts, enabling complex tasks
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28578, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange