📄 LIMI: Less Is More for Agency

Исследование показывает, что агентным ИИ важнее качество данных, а не их количество.

Ключевые факты:
- 78 тщательно подобранных демо дали 73,5% на AgencyBench — больше, чем модели, обученные на 10k примеров.
- Результаты выше, чем у SOTA: Kimi-K2 (24,1%), DeepSeek (11,9%), Qwen3 (27,5%), GLM-4.5 (45,1%).
- Формулируется принцип Agency Efficiency: автономность ИИ рождается из стратегической выборки данных, а не из их масштаба.

repo: https://github.com/GAIR-NLP/LIMI
model: https://huggingface.co/GAIR/LIMI
data: https://huggingface.co/datasets/GAIR/LIMI