AI不但能写论文，还能自主进行科研协作，让智能体之间不再是「孤岛」。约翰霍普金斯与ETH Zurich联合推出了自主科研智能体框架AgentRxiv。该框架允许智能体相互上传和检索研究成果，自动积累与迭代已有进展，显著提高研究效率。
本文基于一项系统性研究《A Survey on the Optimization of Large Language Model-based Agents》，该研究由华东师大和东华大学多位人工智能领域的研究者共同完成。研究团队通过对大量相关文献的分析，构建了一个全面的LLM智能体优化框架，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。您有兴趣可以找来读一下这篇综述。
从微观世界的分子与材料结构、到宏观世界的几何与空间智能，创建和理解 3D 结构是推进科学研究的重要基石。3D 结构不仅承载着丰富的物理与化学信息，也可为科学家提供解构复杂系统、进行模拟预测和跨学科创新的重要工具。
训练狗时不仅要让它知对错，还要给予差异较大的、不同的奖励诱导，设计 RLHF 的奖励模型时也是一样。
清华智能产业研究院（AIR）博三在读，去年六月份，出于对语言模型 LLM 的强烈兴趣，加入了字节 as Top Seed Intern，在人工智能的最前沿进行探索。刚好这个话题和我现在做的工作强相关，我分享一下自己的观点和亲身体验。
研究发现，LLM在创作梗图时表现出惊人的幽默感与创造力，甚至超越了人类创作者！AI创作的梗图评分更高，但最具灵魂的作品仍来自人类。
Epoch AI高级研究员预测：2030年实现人类水平的AI的可能性至少10%。他认为AI从监督学习到GenAI，模型范式转变迅捷，预测AI只能从第一性原理出发。参考人类大脑，他估算了发现人类水平的AI需要的算力，得到相关结论。
虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。
本文探讨基于树搜索的大语言模型推理过程中存在的「过思考」与「欠思考」问题，并提出高效树搜索框架——Fetch。本研究由腾讯 AI Lab 与厦门大学、苏州大学研究团队合作完成。
来自清华大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种创新方法——4D LangSplat。该方法基于动态三维高斯泼溅技术，成功重建了动态语义场，能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。这一突破为相关领域的研究与应用提供了新的可能性， 该工作目前已经被CVPR2025接收。
