「Multi - Agents模拟预测」共找到 2892 篇相关文章
《西部世界》开始加载,「斯坦福小镇」团队创业,李飞飞、Karpathy都投了
2023 年爆火的「斯坦福小镇」研究将设想拉进现实。如今其创始团队创立新公司 Simile,获 1 亿美元融资,李飞飞、Andrej Karpathy 等投资。它用 Agent 技术模拟人类行为,探索 LLM 新维度。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,使模型在心智理论测试达人类平均水平,揭示构建社交智能AI方法论。
测试时Scaling或是最大错觉,Google:R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证,OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长,而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’,而非‘算得更久’。
10 分钟 CLI 化任何网站,AI全网一键调用!
AI Agent上网难,传统爬虫易遇反爬问题。开源项目`bb-browser`通过模拟真实浏览器登录态操作,支持36个平台、103个命令,能绕过反爬,还可在浏览器内运行JS等,在GitHub获4.5k+ star。
AI发现新物质,仅用200小时!不写一行代码,筛选36.7万种物质
微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery,结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统,200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,让AI“读懂人心”。其框架分三阶段,还有动态社交记忆,在多基准测试表现出色。
RL Infra 行业全景:环境和 RLaaS 如何加速 RL 的 GPT-3 时刻
文章指出RL Scaling正推动AI从“人类数据时代”迈向“Agent体验时代”,RL Infra可弥合模拟与现实差距。梳理了RL环境、RLaaS、数据/评估三大模块,分析代表公司案例,探讨RL未来趋势与投资策略。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
最强协作模型?MiniMax M2.7 实测:AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布,强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness,完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平,在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
别学歪了,从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件,介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”,阐述其作用,如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书,揭示harness工程核心原则。