MiniMax 解析 M2 智能体对齐：从基准测试到真实世界泛化

MiniMax 团队发布博客阐述 MiniMax M2 在智能体后训练阶段的对齐经验，强调需同时兼顾开源基准表现与真实世界的鲁棒性。文章提出“交错思考”（Interleaved Thinking）机制以维持长程任务焦点并适应外部扰动，并指出真正的泛化源于对系统提示、环境及工具响应等全操作空间扰动的稳定性，而非仅靠增加工具数量。