算法论文8

PrimeNash：AI智能体破解「纳什均衡」

新智元2026-02-10

AI 摘要

香港中文大学（深圳）等校团队：开发PrimeNash框架，可自动推导纳什均衡解。经经典博弈验证，在碳市场博弈中能给出闭式均衡解，复现市场现象，为政策制定提供量化工具。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

清华Jev-LDE：一次编辑暴涨ICL准确率

清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。

本文是面向零基础的大语言模型入门长文，无需机器学习背景，只用简单例子讲清大语言模型的核心逻辑，覆盖从原理到产品化的全流程，适合新人系统学习。

Perplexity核心搜索面向大模型检索，原有存储Amazon DynamoDB在高流量下存在延迟高、成本不可控问题，两名工程师两个月用Rust写出4万行自研CobbleDB，迁移后性能成本均大幅优化，后续计划开源。

本文介绍Google Cloud推出的Gemini agent，面向企业工作流的智能体产品，支持跨多模型调度，AI可拥有独立企业身份，可接入多款企业常用工具，解决企业部署AI的权限、审计痛点。