在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
近日，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”，借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点，也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
AutoGame 创始人张昊阳离开腾讯后，带领团队打造的 AI 游戏《麦琪的花园》在 Steam 零推广登上新品榜 Top50，一个月积累超 5000 愿望单。通过自研 GameGPT 多智能体框架和大模型架构，他们让普通玩家能“一句话生成 NPC、任务与道具”，将 UGC 创作门槛降至短视频级别，把传统“金字塔型”内容生态变为“十字型”社交表达平台。
在几天前的开发者大会上，OpenAI 发布了一套面向开发者和企业的完整工具集 AgentKit。其中，可视化画布 Agent Builder 用于创建、管理和版本化多智能体工作流，通过拖拽节点的方式即可编辑工作流。
机器之心报道 编辑：泽南 真正实用化的生成式 AI，应该是这个样子 —— 作为助手可以帮你代打电话，根据你的选项进行应答，还能引导对方转人工： 功能覆盖多个场景，连接大量第三方应用，实现多智能体的一键
MGX，全称 MetaGPT X，是 DeepWisdom 推出的多智能体平台，定位是“24/7 的 AI 开发团队”。它的特别之处在于，你只需要输入需求，系统就会自动生成一支虚拟团队。
写代码的规则，正在被悄悄改写！不再是「人+AI一起盯屏幕」，而是一次性放出十几个任务，让代理们各自跑。真正的门槛，也不再是你能写多少行代码，而是你能不能写清楚需求、明确地拆分任务、快速浏览结果。
结合现在已经非常成熟 CLI、IDE 工具等的辅助，采用编码智能体进行开发工作已经成为了一种常态，甚至成为了一种新的生活方式。不仅仅是程序员，产品类、设计类岗位的从业人员都已广泛采用 AI 编码智能体辅助工作，AI 生成的代码比例越来越高。
就在最近，由耶鲁大学唐相儒、王昱婕，上海交通大学徐望瀚，UCLA万冠呈，牛津大学尹榛菲，Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的Eigen-1多智能体系统实现了历史性突破
