
HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新
HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式:层次化推理架构克服了认知过载问题,让智能体各司其职;动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体;基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示,分解复杂任务并动态调整执行计划。
HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式:层次化推理架构克服了认知过载问题,让智能体各司其职;动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体;基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示,分解复杂任务并动态调整执行计划。
北京时间5月21日凌晨,谷歌在每年一度的I/O大会上再度炸场——谷歌搜索的AI模式正式上线。其中,最受瞩目的一个功能是Personal Context(个人上下文)。北京时间5月21日凌晨,谷歌在每年一度的I/O大会上再度炸场——谷歌搜索的AI模式正式上线。其中,最受瞩目的一个功能是Personal Context(个人上下文)。
微软Build 2025全面转向AI Agent,整合OpenAI及xAI模型
太震撼了,有开发者代码实证后发现,谷歌AlphaEvolve的矩阵乘法突破,被证明为真!Claude辅助下,他成功证明,它果然仅用了48次乘法,就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。接下来,可以坐等AlphaEvolve更「奇点」的发现了。
微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究,说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降,平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型(包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等)在多轮对话中的表现差异,还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。
理想中的多模态大模型应该是什么样?十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集,用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足,且多数通用模型未能超越专家模型,真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
现在大部分的AI工具都在推崇“一句话帮你生成xxx”,它们致力于提供快速答案、自动化任务,甚至替代人类的思考过程。然而,我们认为思考是人类最重要的权利,人类不应该把这个权利让渡给AI,因此我们开发了知己Aletheia。
数学能力几乎和AlphaGo的围棋水平一样?!
太疯狂了,AlphaGo的「第37步」时刻,已经来临。谷歌的AlphaEvolve,让我们从此进入AI创造科学的时代,人类科研将彻底颠覆!背后的研究者也首次接受采访,揭秘研究过程中的一些惊人细节。