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TGRSSフィード全 17 件

SkillGym がスキル軌跡で Qwen3.5-35B-A3B をファインチューニング

論文が SkillGym を提案している。人が書いたスキルを 2,756 の訓練環境に変換し、8,364 件の成功軌跡でファインチューニングする。Claude Code 上の Qwen3.5-35B-A3B がその後 Terminal-Bench 2.1 で 19.10 ポイント向上し、スキル支援の SkillsBench v1.1 で 51.47% に達したと報告している。

QwenチームがネイティブマルチモーダルのQwen3.8-Omni-Flashを発表

Qwen3.8-Omni-Flashは、テキスト、音声、動画にわたる長期的なエージェントタスク向けに学習され、Qwen3.8-NextのスパースMixture-of-Experts設計と100万トークンのコンテキストウィンドウを用いる。オープンソースの2つのフレームワーク、Qwen-MM-PluginsとQwen-Live-Harnessが、マルチモーダルおよびリアルタイムのエージェント対応を追加する。

Together AI、Togetherのサーバーレスでtev1-4B-experimentalを公開

Jevに似た分類器で、Qwen3.5 4Bをファインチューニングしたモデル。料金は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力100万トークンあたり0ドル。Together AIはデータレシピとファインチューニングのチュートリアルも公開し、Tev1の学習費用は17ドルだったとしている。

NVIDIAのSkill2Env、公開Agent Skillsを7,971件のターミナルタスクにコンパイル

Codexのプランナーとクリエイターが各スキルを検証済みのターミナルワークフローに変え、そのスキル自身の品質基準から取ったルーブリックを使う。結果のみの強化学習でQwen3.8-27BはTerminal-Bench 2.1の成績を49.4%から54.1%に上げた。ルーブリックを加えると50.1%にとどまったが、軌跡の比較ではより多く選ばれた。

Qwenがハイブリッドコンピュータ使用エージェント向けにRecreationBenchを導入

ModelScopeは、QwenがUbuntu、macOS、Windows、Android、Webにわたるハイブリッドコンピュータ使用エージェント向けの250タスクのベンチマークであるRecreationBenchを導入したと述べた。エージェントは実行中のアプリを探索し、コードで再現し、プログラムテストとVLMベースの視覚評価に合格する必要がある。

アリババクラウドが9月20〜27日にToken Harborで無料のQwen3.8-Flashをハイライト

アリババクラウドは、9月20〜27日にToken HarborでQwen3.8-Flashを無料で試せる期間限定オファーをハイライトしました。Token Harborは、Qwen3.8 Flashが1週間無料で、1Mのコンテキストウィンドウを備え、それらの日付にそのプラットフォームでライブであると述べました。

アリババクラウド：QwenWorkはスクリーンショット付きでウェブサイトの価格変更レポートをスケジュールできる

アリババクラウドは、QwenWorkに一度の指示を出すことで、複数の商品ページを所定のスケジュールで確認し、前週のスナップショットと比較し、タイムスタンプ付きスクリーンショットとともに価格変更のレポートを送信できると述べた。

QwenがHugging Face Spaces上のQwen-Image-2.1ライブデモを紹介

QwenはHugging Face Spaces上のHugging AppsによるQwen-Image-2.1のライブデモを紹介し、1つのチェックポイントで生成と編集をカバーし、セットアップなしでブラウザで試せると述べた。Hugging Appsは同モデルを、最大10枚の画像参照に対応する7Bパラメータのネイティブ生成・編集モデルと説明した。