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nex-agi 发布 WEFT 工具使用后训练框架
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AI 综述
2026年10月5日，nex-agi 发布 WEFT 工具使用后训练框架，将其规模化到 35B。该框架提出的核心论点是：只堆叠可执行环境并不能保证学习信号可靠，因此 WEFT 转向以执行驱动的自我进化。在技术实现上，WEFT 引入了 prefix-preserving sampling 与 atomic-turn credit assignment，并借助 MegaMCP 来稳定大规模后训练。截至目前，公开报道仅介绍了框架的规模与上述方法要点，未披露具体的训练细节、评测数据与模型开放情况。
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最新进展10月5日 23:17
nex-agi 发布 WEFT 框架，将工具使用后训练规模化到 35B，并提出可靠学习信号的解法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- AGI Huntnex-agi 发布 WEFT 框架：全系统协同进化，把工具使用后训练规模化到 35B
nex-agi 发布 WEFT 框架，把工具使用后训练规模化到 35B，核心论点是只堆可执行环境无法保证学习信号可靠。该框架以执行驱动的自我进化，配合 prefix-preserving sampling、atomic-turn credit assignment、MegaMCP 稳定大规模后训练。
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