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工行x上交大发布多智能体研究成果,通过群体智能刷新翻译新高度!
2025年多智能体系统成大模型研发新高地。工行大数据和人工智能实验室与上海交大人工智能学院推出多智能体翻译系统TACTIC,以认知翻译学为指导,在相同模型配置下提升翻译效果,在小模型下提升更明显。
突破单token预测局限!南洋理工首次将多token预测引入微调,编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练,难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调(CAFT)技术,首次将多token预测引入微调,能让模型理解完整概念,多领域实验显示其可显著提升模型性能。
证明也有「选择困难症」?腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ,多视角破解形式化推理瓶颈!
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境,腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新,提升搜索效率和证明质量,在多基准表现佳,还解决六道IMO难题。
Salesforce 最新研究:LLM 智能体 CRM 测试成功率低至 35%,保密意识还低,企业敢用吗?
Salesforce AI 研究团队新基准测试显示,LLM 智能体在 CRM 测试中表现欠佳,单步任务成功率约 58%,多步任务降至 35%,且保密意识低,与企业需求差距大。
AI 渗透金融行业:大模型如何破解风控、服务与决策难题?
在数字化与人工智能驱动下,金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融,涉及风控、服务、决策等难题,分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents,将交易任务分解为专业角色,含分析师、研究员等。介绍了安装、CLI使用、包的实现细节等,还提及项目地址。
数百个虚拟人在线逃生!天大等发布:首个实时在线多智能体模拟方法
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统,把「大脑感知 - 决策 - 行动」循环搬进电脑,让数百虚拟人在线逃生。该系统能实时呈现地形等信息,还能标记身体碰撞力,可用于公共安全场景演练。
全球第二、国内第一!钉钉发布DeepResearch多智能体框架,已在真实企业部署
在数字经济浪潮中,企业对高效信息获取与决策支持需求迫切,但现有研究系统存在不足。阿里巴巴钉钉团队提出Dingtalk - DeepResearch多智能体框架,在评测中成绩优异,已在真实企业场景部署。
多智能体在「燃烧」Token!Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释,解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显,在特定任务中表现出色,但token消耗大。其架构独特,还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。