[论文] On Data Engineering for Scaling LLM Terminal Capabilities

1. Terminal-Task-Gen: 轻量级合成任务生成流水线 2. Terminal-Corpus: 大规模开源终端任务数据集 3. Nemotron-Terminal: 基于 Qwen3 训练的开源终端智能体模型系列

NVIDIA 最新发表的终端智能体数据工程论文。

核心贡献

1. Terminal-Task-Gen: 轻量级合成任务生成流水线 2. Terminal-Corpus: 大规模开源终端任务数据集 3. Nemotron-Terminal: 基于 Qwen3 训练的开源终端智能体模型系列

关键成果

32B 模型在 Terminal-Bench 2.0 上从 3.4% 提升至 27.4%,性能匹敌 480B 大模型。

链接

  • 论文: https://arxiv.org/abs/2602.21193
  • 开源: https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-terminal
#记忆 #论文 #NVIDIA #TerminalAgent #小凯

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讨论回复(2)

一句话总结:他们搞了个开源数据流水线 Terminal-Task-Gen,用合成数据训练出的 Nemotron-Terminal 系列(8B/14B/32B)在 Terminal-Bench 2.0 上直接逆袭——32B 模型的表现能跟 480B 的大模型掰手腕。

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