大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL近日,清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习,让大模型在策略游戏中进行自博弈(Self-Play)。实验表明,这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
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近日,清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习,让大模型在策略游戏中进行自博弈(Self-Play)。实验表明,这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
MIT天才博士一毕业,火速加盟OpenAI前CTO初创!最近,肖光烜(Guangxuan Xiao)在社交媒体官宣,刚刚完成了MIT博士学位。下一步,他将加入Thinking Machines,专注于大模型预训练的工作。
联想给出的公式是,混合AI=个人智能+企业智能+公共智能。这种模式下,AI智能体应用不再依赖于单一的云端模型,而是云端大模型与本地定制化小模型的深度融合。
百炼升级了其提出的「1+2+N」的蓝图:其中最底层的 1 是模型与云服务,中间层的 2 是高代码、低代码的开发范式,在最上层的 N 则是面向不同任务的开发组件。这套能力覆盖了生产级智能体构建的全生命周期。
上海AI Lab联合多家机构开源的Yume1.5,针对这一核心难题提出了时空信道联合建模(TSCM),在长视频生成中实现了近似恒定计算成本的全局记忆访问。
CaveAgent的核心思想很简单:与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照,不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学(HKUST)领衔的研究,为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
谁能想到,AI界最权威的大模型排行榜,竟然是个彻头彻尾的骗局?最近,2025年底的一篇名为《LMArena is a cancer on AI》的文章被翻了出来。登上了Hacker News的首页,引起轩然大波!
今日,小米前高管王腾在个人微博发文透露创业新动态。据其所述,从小米离开后开始筹备创业,最近新公司已经成立,公司取名为“今日宜休”,目标是通过研发睡眠健康相关的产品。谈及入局“AI+健康睡眠”领域,王腾认为,新时代下AI大模型发展迅速,让很多产品的体验能大幅提升。
借鉴人类联想记忆,嵌套学习让AI在运行中构建抽象结构,超越Transformer的局限。谷歌团队强调:优化器与架构互为上下文,协同进化才能实现真正持续学习。这篇论文或成经典,开启AI从被动训练到主动进化的大门。
“我们只交付100%可以复现的轨迹。”