精选理由
想自己训练智能体模型？这里有开源的数据配方和100次实验的经验，帮你少走弯路。
OpenThoughts-Agent项目提出一个完全开源的数据整理流程，用于训练通用智能体模型。研究团队进行超过100次对照实验，系统分析了数据来源和多样性的重要性。基于该流程构建了10万样本的训练集，微调Qwen3-32B模型后，在7个智能体基准上平均准确率达44.8%，比最强开源模型Nemotron-Terminal-32B（40.9%）提升3.9个百分点。该训练集在计算量可控的对比中表现出强扩展性，所有数据、管道和模型已在openthoughts.ai开源。
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OpenThoughts-Agent项目提出一个完全开源的数据整理流程，用于训练通用智能体模型。研究团队进行超过100次对照实验，系统分析了数据来源和多样性的重要性。基于该流程构建了10万样本的训练集，微调Qwen3-32B模型后，在7个智能体基准上平均准确率达44.8%，比最强开源模型Nemotron-Terminal-32B（40.9%）提升3.9个百分点。该训练集在计算量可控的对比中表现出强扩展性，所有数据、管道和模型已在openthoughts.ai开源。
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