<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Qwen on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/qwen/</link><description>Recent content in Qwen on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 25 Jun 2026 19:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/qwen/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/qwen-agentworld-2026/</link><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 19:00:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/qwen-agentworld-2026/</guid><description>Qwen 팀이 일곱 가지 에이전트 환경(MCP·Search·Terminal·SWE·Web·OS·Android)을 하나의 모델로 시뮬레이션하는 언어 월드 모델 Qwen-AgentWorld를 공개했다. CPT→SFT→RL 3단계로 훈련했고, 397B-A17B 모델이 GPT-5.4·Claude Opus 4.8·Gemini 3.1 Pro를 넘는 AgentWorldBench 성능과 함께 시뮬레이션 RL이 실제 환경 학습을 능가하는 결과를 보였다.</description></item></channel></rss>