China Telecom mã nguồn mở mô hình Xing4.0-29B-Intent giúp trích xuất tham số lệnh cho AI agent

Tóm tắt bằng AI từ phần nội dung bài gốc đọc được.

1. 1Phòng thí nghiệm XingChen AGI thuộc China Telecom Artificial Intelligence Technology đã phát hành mã nguồn mở cho mô hình Xing4.0-29B-Intent, chuyên phục vụ tác vụ nhận diện ý định người dùng và điền chính xác tham số cho AI agent.
2. 2Mô hình kết hợp phân loại ý định và trích xuất tham số trong một lượt xử lý duy nhất, xuất cấu trúc JSON thống nhất gồm danh mục ý định cùng các thực thể, giá trị và thuộc tính đi kèm, đồng thời có thể tách nhiều ý định riêng biệt từ một câu lệnh.
3. 3Được tinh chỉnh từ nền tảng XingChen 29B cho tác vụ phân tích ngữ nghĩa, nhóm phát triển cho biết mô hình đạt độ trễ suy luận toàn trình dưới 150 mili-giây và hạn chế lỗi định dạng nhờ cơ chế ràng buộc theo lược đồ.
4. 4Theo kết quả tự công bố, mô hình đạt điểm Micro-F1 khởi động lạnh zero-shot là 70,27 và điểm so khớp chính xác 61; ở bài đánh giá mở rộng về nhận diện thực thể và hiểu ngôn ngữ nói, mô hình đạt 58 điểm, cao hơn Gemini-3.6-Flash 9 điểm.
5. 5Trong thử nghiệm thực tế của Zhidx, mô hình phân tách tốt các chỉ dẫn điều khiển phức tạp và duy trì thông tin cuộc họp qua nhiều lượt đổi, song vẫn mắc lỗi trong một thử nghiệm cửa xe khi trả về mức 0% cho cửa sổ sau.
6. 6Dữ liệu huấn luyện gồm 2,753 triệu mẫu từ 61 bộ dữ liệu thuộc 19 lĩnh vực và 52 ngôn ngữ; mã nguồn được mở theo giấy phép Apache 2.0 trên GitHub, kèm trọng số và tập dữ liệu trên Hugging Face cùng ModelScope.
7. 7Các trường hợp ứng dụng mục tiêu của mô hình bao gồm không gian thông minh, trợ lý ảo trong xe hơi, quy trình công việc văn phòng và trợ lý cá nhân.

Nguồn: pandaily