AI-Q da NVIDIA conquista 1º lugar em ambos os DeepResearch Bench
Sistema multi-agente construído sobre Nemotron-3-Super, treinado em 67.000 trajetórias, liderou os dois principais benchmarks de pesquisa profunda.
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13/03 às 09:00
Pontos principais
- Primeiro lugar no DeepResearch Bench (55,95) e Bench II (54,50)
- Construído sobre Nemotron-3-Super-120B-A12B lançado no dia anterior
- Arquitetura multi-agente com orquestrador, planejador e pesquisador
- Pesquisador despacha especialistas em paralelo: Evidence Gatherer, Mechanism Explorer, Comparator, Critic e Horizon Scanner
- Treinado em 67.000 trajetórias SFT em ~25h em 16×8 GPUs H100
O AI-Q da NVIDIA conquistou primeiro lugar em ambos os DeepResearch Bench — os dois principais benchmarks para avaliação de agentes de pesquisa profunda. O sistema usa arquitetura multi-agente com três componentes (orquestrador, planejador e pesquisador), onde o pesquisador despacha especialistas em paralelo.
Construído sobre o Nemotron-3-Super lançado no dia anterior, o sistema foi treinado em 67.000 trajetórias SFT em aproximadamente 25 horas em 16×8 GPUs H100. Todo o stack é aberto e configurável via YAML, construído sobre o NeMo Agent Toolkit e LangChain DeepAgents.
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