MiroMind团队发布旗舰搜索智能体模型MiroThinker1.5。该模型基于“发现式智能”理念，强调通过主动研究、验证和修正来逼近真相，而非依赖海量参数记忆。其核心在于“交互式扩展”，将智能增长空间从模型内部参数扩展到与外部世界的交互。MiroThinker1.5仅用较小参数规模（如30B），在多项基准测试中性能比肩甚至超越万亿参数模型，同时推理成本显著降低。团队通过时序敏感训练沙盒等技术，使模型学会在信息不完备的真实条件下进行推演与修正，最终目标是培养模型成为善于向外求证、快速修正的智能体。...
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