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Sage-A1.5: dall’esecuzione su orizzonti lunghi all’esplorazione scientifica attraverso la composizione delle capacità
In questo rapporto presentiamo Sage-A1.5, un modello agentico Mixture-of-Experts da 35B che, partendo da A1, fa progredire la risoluzione di problemi su orizzonti lunghi attraverso la composizione ada

- arXiv
- 2610.28578
- Pubblicato
- 2026-10-20
- Autori
- Wenjie Lou, Tianshuo Peng, Shiyang Feng, Shengji Tang, Runmin Ma, Ruizhe Chen, Jinxin Shi, Haoyang Peng, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yuhao Zhou, Yue Fan, Yixin Chen, Yiming Wu, Yiheng Wang, Yigeng Jiang, Yichen Jiang, Yi Xie, Xu Guo, Xiaohan He, Tao Hu, Songtao Huang, Siyu Zhou, Shuaiyu Zhang, Shangheng Du, Qinglong Cao, Kun Li, Jingqi Ye, Hongbin Zhou, Guohang Yan, Zongsheng Cao, Ziyi Wang, Zhuo Liu, Zhiyin Yu, Zhiwang Zhou, Zelin Tan, Yuqing Zhu, Yaoze Zhang, Yang Chen, Xuming He, Xiuliang Liang, Xingjian Guo, Xiang Zhuang, Weiping Shen, Weida Wang, Tianyuan Zhou, Tianlin Ye, Tengyuan Fan, Siyu Yan, Shuo Li, Shuchen Pu, Shengyuan Xu, Shao Zhang, Ran Wei, Qinyuan Qin, Qingyu Yang, Nianchen Deng, Meng Dai, Kuikun Liu, Kaitao Chen, Juncheng Xiao, Jiangning Liu, Jianbiao Mei, Jia Yu, Haonan He, Hangfan Zhang, Cheng Yang, Chen Zhang, Bihao Zhan, Benteng Cheng, Yuqiang Li, Yihao Liu, Yang Yang, Xujun Fu, Xiaosong Wang, Xiangyu Yue, Wenwei Zhang, Shuyue Hu, Pinlong Cai, Mianxin Liu, Lei Bai, Jie Zhou, Jie Hou, Jiamin Wu, Hui Wang, Haijun Li, Guangyu Wang, Dongzhan Zhou, Chunfeng Song, Chao Yang, Biqing Qi, Xing Xie, Dahua Lin, Bowen Zhou, Xiangchao Yan, Wenlong Zhang, Shufei Zhang, Peng Ye, Bo Zhang
Abstract degli autori
In questo rapporto presentiamo Sage-A1.5, un modello agentico Mixture-of-Experts da 35B che, partendo da A1, fa progredire la risoluzione di problemi su orizzonti lunghi attraverso la composizione adattiva delle capacità. Rispetto ad A1, Sage-A1.5 impara non solo a risolvere singoli compiti, ma anche a organizzare il lavoro e a rivedere il proprio approccio durante l’esecuzione. Sage-A1.5 mette in evidenza tre miglioramenti: orchestrazione agentica, verifica e scoperta scientifica aperta. In primo luogo, l’orchestrazione agentica amplia l’esecuzione da parte di un singolo agente attraverso la delega dei compiti e la collaborazione parallela tra subagenti con contesti isolati. Ciò consente di scomporre i compiti complessi e affrontarli in parallelo, favorendo un’esecuzione efficiente e riducendo le interferenze tra i subagenti che operano contemporaneamente. In secondo luogo, la verifica agentica rafforza l’affidabilità su orizzonti lunghi attraverso il controllo dei progressi, la convalida delle evidenze e la revisione della strategia basata sulla riflessione, permettendo all’agente di riconoscere percorsi di ricerca improduttivi e seguire approcci alternativi. In terzo luogo, la scoperta scientifica aperta estende le capacità agentiche oltre le risposte a domande predefinite, fino alla conduzione di ricerche esplorative, collegando l’indagine scientifica all’analisi interattiva e ad artefatti di ricerca ispezionabili. Mostriamo queste capacità attraverso compiti agentici complessi e applicazioni scientifiche multidisciplinari. Inoltre, speriamo che Sage-A1.5 offra alla comunità una base accessibile per la scoperta scientifica aperta, proponendo un percorso pratico dall’esecuzione di compiti su orizzonti lunghi a un’esplorazione scientifica collaborativa, verificabile e ispezionabile.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
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