MiniMax M2：重新定义智能体泛化的对齐目标

MiniMax 发布 M2 模型，提出一种新的对齐方法，旨在提升智能体在未见任务上的泛化能力。该方法通过优化目标函数，使模型在训练时更关注任务无关的通用技能，而非特定任务表现。实验表明，M2 在多个基准测试中，包括语言理解、推理和工具使用等，均取得显著提升，尤其在零样本泛化场景下表现突出。该工作为智能体对齐提供了新思路，有望推动更通用、更鲁棒的 AI 系统发展。