Meta研究人员让8B AI模型媲美Claude Opus 4.5——无需前沿价格标签

新闻摘要

Meta AI和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员推出了EvoHarness-RL框架，该框架通过抽象化智能体的运行时层，并训练底层模型何时读取、更新或整合环境信息，使一个仅有80亿参数的模型在复杂企业工作流中达到与Claude Opus 4.5相当的性能。这项研究展示了通过改进智能体框架而非单纯扩大模型规模，可以显著提升AI能力，从而降低对前沿模型高昂成本的依赖。