MiroFlow erreichte eine pass@1-Punktzahl von 72,2% (Durchschnitt von drei Durchläufen) auf dem GAIA-Validierungsset unter Verwendung von Claude Sonnet 3.7 als primäres großes Sprachmodell. Diese Leistung liegt an der Spitze der Open-Source-Frameworks für intelligente Körper und beweist die Fähigkeit, komplexe Multi-Tool-Aufgaben zu bewältigen.
Die Bedeutung dieser Errungenschaft liegt in Folgendem: Erstens verifiziert sie die Stabilität und Reproduzierbarkeit des Frameworks, was bei vielen Open-Source-Projekten fehlt; zweitens gewährleistet die offizielle Bereitstellung vollständig offener Evaluierungsskripte und Konfigurationsdateien sowie die Freigabe von Daten aus mehreren unabhängigen Läufen auf HuggingFace die Transparenz der Ergebnisse; und schließlich bietet dieser Benchmark Entwicklern eine objektive Leistungsreferenz für die Auswahl eines Frameworks.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiroFlow: ein Rahmen für den Aufbau, die Verwaltung und die Skalierung von KI-IntelligenzenDie
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