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大模型（LLM）正逐渐从语言理解的工具转变为自主决策的智能体，一个根本性问题被推向前台：它们真的能够在多智能体环境中表现出理性的、趋于均衡的行为吗？语言模型的“博弈挑战”，从理解文本到理解对手LLM如今不仅被用于对话生成或文本创作，还被寄予厚望以模拟人类的经济行为、参与博弈决策甚至社会互动。其背后的直觉很简单：人类的行为高度语言化，那为何不能用掌握了海量文本知识的模型来“模拟”人类选择？但语言模型并...

深度神经网络（DNN）早已不仅仅是数学家的玩具，它们已广泛应用于语音识别、图像分类、语言理解乃至战略博弈等高复杂度任务中。在许多感知任务上，它们甚至赶超了人类的表现。这也引出了一个令人着迷的问题：这些“聪明”的机器到底在多大程度上理解世界的方式与我们人类类似？正是在这样的背景下，认知神经科学与人工智能研究者的目光开始聚焦于“表征对齐”（representationalalignment）这一核心问题。所谓表征，是指系统内...

在人工智能迈入大语言模型（LLMs）主导的新阶段后，我们获得了许多惊艳的技术能力，丰富的语言理解、流畅的文本生成，以及令人信服的对话模拟。但当我们期待与AI维持一场“持久而个性化”的深度交流时，现实却给我们泼了一盆冷水——它们很“健忘”。对“记忆力差”的大模型说不尽管GPT类模型在推理和语言风格把控上令人钦佩，但它们的记忆方式仍停留在“即时记忆”阶段。由于依赖固定长度的上下文窗口，它们往往只能记住“最近...

众所周知，目前的多模态推理系统大多依赖于静态的视觉信息处理方式，即在推理开始时模型提取全局视觉信息，然后完全依靠文本推理进行后续决策。这种方法存在明显的缺陷。随着推理链的延展，模型往往逐渐丧失对视觉内容的关注，导致最终结论缺乏准确的视觉依据。例如，在处理数学视觉题目或科学图表时，当前模型仅使用一次性的视觉输入，而无法在推理过程中动态调整焦点，这使得许多细节被忽略，推理质量受限。更进一步，现有的...

当前大多数智能体框架沿袭自顶向下（TopDown）的设计思路——人类事先定义目标、拆解任务，并构建工作流供智能体执行。这种方法在封闭环境中表现卓越，但当智能体需要在开放、非结构化环境中自主适应和学习时，它们往往力不从心。问题的症结在于传统的智能体设计过于依赖人工干预，无法自主进化。在自顶向下工作流中，智能体的能力主要依赖预定义的API、任务提示和专家设计的执行路径。但现实世界并非一个由任务明确、结构清晰...

要训练一个性能卓越的LLM，计算资源是首要门槛。从数千颗GPU到优化的内存管理，再到高速网络互连，每个环节都决定着模型的最终表现。传统的AI计算架构无法轻松支持如此庞大的计算负载，内存容量不足、计算效率受限、网络带宽瓶颈成为横亘在AI发展道路上的三座大山。5月14日，DeepSeekAI团队发表技术论文《InsightsintoDeepSeekV3:ScalingChallengesandReflectionsonHardwareforAIArchitectures》，公布了DeepSeekV3相关技术内容...

制造业正处在数据驱动转型的关键阶段，人工智能、自动化和数字技术的进步让生产流程变得更灵活、更精准。但是真正的挑战并不只是引入技术，而在于如何让技术深度融合，使工厂具备智能决策能力，而不仅仅是自动化执行。智能制造的驱动力来自多方面：市场变化要求生产具备更强的适应性，供应链的不确定性需要更精准的预测，设备维护与优化依赖数据分析。而要让这些流程真正智能化，仅靠传统AI远远不够。当前的AI解决方案仍然面临...

在数字技术塑造生活方式的今天，我们每时每刻都在面对选择，而人工智能（AI）的崛起正加剧这一趋势。科技带来的便利，表面上看似增强了个体的决策能力，但事实却更加复杂。面对无数的信息流与选择，我们可能逐渐丧失自己的主动性（Agency），因为决策的复杂性使得我们难以有效行动；同时，我们也可能在不知不觉中失去自主性（Autonomy），因为算法正在塑造我们的选择，悄然影响我们的认知。这种隐形操控并非突然而至，它根植于...

数学证明一直是智力的试炼场。它不仅在理论研究中占据核心位置，更是科学探索和工程应用的重要基石。随着数学推理问题的复杂性不断提高，自动化数学证明系统面临前所未有的挑战。4月30日，DeepSeekProverV2的问世标志着数学人工智能从探索性尝试迈向更加系统、高效的推理时代。数学证明的自动化目标由来已久，传统证明系统（如Lean、Isabelle、Coq）虽然提供了严格的逻辑推理工具，但往往依赖人工输入和规则约束，导致证明过程...

如何开发一个通用算法，使其能够在不同任务领域中不依赖大量人工调参，甚至无需人类先验数据即可实现“开箱即用”的效果？这种通用性的重要性不言而喻。它不仅意味着AI能够更广泛地适应真实世界的复杂场景，还将显著降低应用AI技术的门槛，让开发者得以聚焦于更高层次的创新。在这一背景下，“世界模型”（WorldModels）成为了重要突破口。通过学习环境的紧凑表示并预测未来情景，世界模型为AI提供了一种类似人类“想象力”的能...

在多智能体系统中的协作算法中，传统的路径规划方法，例如旅行商问题求解器、粒子群优化算法和贪婪搜索策略，通常能够在静态或已知环境中表现出色。当环境充满不确定性且任务目标分布未知时，这些方法的局限性显露无遗。传统强化学习方法虽然能够在部分可观测环境中进行学习，但在多智能体场景中却常常难以协调智能体之间的行为，导致效率低下。问题的核心在于这些传统方法缺乏对智能体之间复杂关系的有效建模能力，同时也很难...

人工智能日新月异，大模型（LLM）的快速发展正以前所未有的速度重塑我们的工具箱，为各种智能应用注入全新活力。如今LLM不仅能实现自然语言生成和语义理解，更成为推动AI代理系统进步的重要引擎。越来越多的应用证明，仅凭传统静态模型已难以满足不断变化的任务需求，而具备更强适应性的智能代理正成为未来的趋势。正因如此，构建一套能够无缝应对多种任务、具备高度协同和灵活响应能力的“超级代理系统”显得尤为迫切。这样的...

心理健康问题正日益成为全球性挑战。它不仅影响个人的幸福感和生活质量，还对社会的可持续发展构成潜在威胁。全球范围内，每八个人中就有一人深受心理健康问题的困扰，而这一比例在现代社会的压力下还在逐渐上升。尽管公众对心理健康的重视有所增加，心理支持服务的可及性却仍然受到限制，尤其是对处于弱势群体中的人来说，专业资源更是稀缺。这种供需之间的矛盾催促人们寻找创新且可扩展的解决方案，以填补传统心理健康服务所...

人工智能领域正迎来一场从被动工具到主动智能的革命，而这一趋势的核心推手便是基础代理（FoundationAgents）的崛起。基础代理不仅是现有大语言模型（LLMs）和多模态模型（LMMs）的延续，更是迈向类人智能系统的重要里程碑。它们以强大的感知、决策和执行能力，试图在认知和行动中复制甚至超越人类智能。这一切离不开脑启发智能（BrainInspiredIntelligence）的重要推动。研究人员从人类认知体系中汲取灵感，模拟大脑在感知、记...

3月24日，DeepSeek‑V3‑0324闪亮登场。这款模型以其创新的架构和性能突破，迅速吸引了全球开发者的目光。根据VentureBeat的报道，DeepSeek‑V3‑0324在消费级硬件（如MacStudio）上实现了每秒20个token的推理速率，这一表现虽然尚未达到顶尖水平，但其能够在非数据中心环境中运行的能力，标志着大模型应用的一次重要转折。同时，DeepSeek‑V3‑0324的开源策略也为开发者提供了前所未有的自由，允许商业化使用并支持模型的二次...

在充满挑战与机遇的人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经在多个场景中展现了惊人的潜力。从语言生成到机器翻译，这些模型不断突破界限。而在软件开发这一专业化领域，它们似乎成为了一种理想的助手——帮助程序员从自然语言描述中生成代码，或通过提示优化现有程序。然而，尽管模型的能力令人惊叹，它们也面临着不可忽视的问题：是否能真正理解编程逻辑，还是仅仅在“记住”和“复述”？来自上海交通大学...

在对话系统研究领域，工作流代理的设计与实现始终充满了挑战与机遇。传统的任务导向对话系统（TOD）通常采用模块化流水线架构，将自然语言理解（NLU）、对话状态跟踪（DST）以及自然语言生成（NLG）功能分离开来。但是这种方法由于误差传播问题，效率往往不高。随着大型语言模型（LLMs）的兴起，基于LLMs的端到端对话系统逐渐成为主流，通过工作流引导的互动进行整体对话管理，显著提高了任务成功率。对话系统从模块化流水线到...

在现代科学研究过程中，科学家们面临着许多挑战，假设生成和实验验证的复杂性使得研究进程变得相当缓慢，科学发现依赖于科学家提出新颖的假设，并通过严格的实验验证这些假设。但是生成具有原创性且可验证的研究假设往往需要耗费大量的时间和资源。随着科学领域的不断扩展，科学家们需要在更广泛的知识背景下进行研究，这进一步增加了难度。同时，科学研究中多学科交叉和大规模数据的处理也带来了新的挑战。现代科学问题往往涉...

AI陪伴者作为一种新兴的数字技术现象，逐渐进入我们的生活，从简单的数字助手到情感陪伴者，其应用范围越来越广泛。数字助手如AmazonAlexa和Siri，早已成为许多家庭中的一部分，而更具人性化的情感陪伴者，如Replika等AI聊天机器人，更是在全球范围内吸引了数百万用户。这些AI系统不仅能够完成基本的任务，还能够与用户进行复杂的对话，甚至在一定程度上参与到情感交流中。但是随着人与AI互动的深入，一些隐性偏见问题逐渐浮现...

情绪识别作为人机交互中的关键一环，能够提升智能系统的反应灵敏度和人性化程度。但是传统的情绪标注方法面临着诸多挑战和局限性，人工情绪标注过程既耗时又昂贵，并且标注员可能会因个人主观性带来不同的评估标准，从而影响标注的一致性和准确性。人工标注不仅成本高且效率低下，标注员需要长时间精心标注数据，这不但要求大量人力资源，还会引入人类认知中的固有变异性和潜在偏见。情绪标注任务的主观性和细微差别增加了标注...