
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。
与当前大部分AI+research产品的关注点不同,Bridgetown Research通过AI赋能市场调查中的专家访谈、竞品对比以及数据分析的全过程,从二手数据开始,结合领域专家的知识框架提出关键假设,AI通过联系专家和客户进一步收集原始数据并进行分析,完成最终报告,极大缩减尽职调查所需的时间成本。
刚刚,昇腾两大技术创新,突破速度瓶颈重塑AI推理。FusionSpec创新的框架设计配合昇腾强大的计算能力,将投机推理框架耗时降至毫秒级,打破延迟魔咒。OptiQuant支持灵活量化,让推理性价比更高。
知名科技记者马克·古尔曼(Mark Gurman)撰文表示,苹果公司正准备允许第三方开发者使用其人工智能模型编写软件,旨在推动新应用的开发,并提升其设备的吸引力。知情人士透露,苹果正在开发一套软件开发工具包(SDK)及相关框架,以便外部开发者能够基于苹果的大语言模型构建AI功能。这一计划预计将在6月9日的全球开发者大会(WWDC)上公布。
2025 年 5 月,美国加州大学河滨分校 (UC Riverside) 与宾夕法尼亚州立大学 (Penn State University) 联合团队在机器人领域顶级会议 ICRA 2025 上发布最新研究成果 LaMMA-P。
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。
每次更换语言模型就要重新优化提示词?资源浪费且效率低下!本文介绍MetaSPO框架,首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法,让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果:框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示,最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型,评分从0.3920提升至0.4362。
教AI学会使用工具,带图推理就能变得更强?!
该工作由南洋理工大学陶大程教授团队与武汉大学罗勇教授、杜博教授团队等合作完成。
苹果近期开源本地端侧视觉语言模型FastVLM,支持iPhone等设备本地运行,具备快速响应、低延迟和多设备适配特性。该模型依托自研框架MLX和视觉架构FastViT-HD,通过算法优化实现高效推理,或为未来智能眼镜等新硬件铺路,体现苹果将AI深度嵌入系统底层的战略布局。