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一个问题几百美元,DeepMind智能体一次搞定了9个Erdős问题
DeepMind团队的大模型在一次‘测试’中解决9个开放的Erdős问题,还自动验证,解法通过人工审查。其框架AlphaProof Nexus结合大模型与Lean编译器,研究展示了AI辅助正式证明搜索技术潜力。
Demis Hassabis:AGI 还缺什么,智能体到底行不行,下一个科学突破长什么样
Google DeepMind CEO Demis Hassabis 做客直播,探讨当前 AI 范式距 AGI 差距、智能体水平、科学突破模式等话题。指出当前范式或需关键突破,记忆方案待优化,AlphaGo 技术复活,还给出创业建议。
6小时复刻AI IMO金牌成果,蚂蚁多智能体新进展已开源
2025年IMO赛场,顶尖大模型起初表现不佳后有突破。蚂蚁AWorld项目团队6小时复现并开源DeepMind解题结果,给出可一键运行系统。AWorld证明多智能体协同优势,还介绍复现思路、核心优势及体验方式。
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。
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架,将复杂推理解耦为元思维和推理智能体,通过迭代强化学习协作。在单轮实验中,ReMA在多基准测试表现优;多轮实验虽有提升但不稳定,需进一步探索。
集成20+先进算法,优于GPT-4o,自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot,集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题,性能优于 GPT - 4o ,已开源邀全球研究者参与。
为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫?
一篇51页论文研究主要智能体,指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式,还明确不同范式优缺点,发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。
让问题不过夜:交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点,构建智能Agent系统,将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容,还展示实战成效,指出当前边界与下一步方向。
AI甚至开始抢土木老哥的工作了
即便土木、建筑等传统行业,也受AI冲击。建筑业用AI克隆老师傅、替代部分人力,如Procore推出多款AI智能体,Skanska建立AI安全智能体。建筑AI生态矩阵正形成,国内需相关工具。
亚马逊CEO:坚信AI Agent,能改变世界工作、生活方式
今天凌晨,亚马逊CEO Andy Jassy发文分享对AI Agent看法,坚信其会改变工作和生活方式。亚马逊内外积极应用,在购物、广告等多领域有成果,未来还将深入开发,预计员工总数会减少。