Intern-S2-Preview: 무인이동체 및 로보틱스 자율주행을 위한 과학적 에이전틱 파운데이션 모델 구조 분석
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 397B 규모의 백본과 메모리 디코더(Intern-MemDec-4B) 분리 구조를 통해 동결(Frozen) 백본을 유지하면서도 생물학 및 복잡 시계열 태스크 성능을 대폭 향상 (Biology-Instructions 점수 56.92 → 60.32). 독창적 차별점 2: 멀티태스크 강화학습(RL)과 부분 롤아웃(Partial Rollout), 오프폴리시 보정 기법을 결합하여 장기 태스크 호라이즌(Long-horizon)에서의 추론 및 제어 안정성 확보. 실무 파급력 3: … 더 읽기