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智能体论文前沿信息_智能ai写作生成器(2024年11月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

智能体论文

史上最强鸿蒙平板！华为MatePad Pro 13.2英寸名副其实。「纯血鸿蒙平板首发开箱」纯血鸿蒙平板，在AI上的优势太强了。盘古大模型加持，小艺智能体登场，能力全面提升。阅读英语论文，秒变AI翻译专家，左右分屏对照。识屏对话，可调用权威百科，懂得多也答得专业。带它去逛博物馆，从此不再走马观花。一键生成PPT、一键表格提取，小艺都能信手拈来。丰富的鸿蒙生态，包括电脑上常用的应用，例如WPS 、海泰浏览器、亿图图示、亿图脑图、中望CAD等。平板终端，有了桌面级PC的生产力！怪不得华为平板，能连续三季度稳居国内平板市场份额第一。史上最强鸿蒙平板，华为MatePad Pro 13.2英寸，实现平板生产力新高度。

Generative World Explorer 网页链接该论文提出了一种名为“生成世界探索者”（Generative World Explorer，简称Genex）的框架，旨在让智能体通过心理探索大规模三维世界（如城市场景）并获取想象中的观察结果，以更新其世界观。这种方法模拟了人类通过心理想象来更新信念的能力，而不必始终进行物理探索。论文中还创建了一个合成城市场景数据集Genex-DB用于训练。实验结果表明，Genex能够在长时间探索大型虚拟物理世界时生成高质量且一致的观察结果，并且使用这些生成的观察结果更新信念，可以辅助现有决策模型（如LLM智能体）做出更优的计划。「人工智能超话论文写作超话研究生超话大模型超话」

经纬恒润功能安全AI 智能体论文成功入选EMNLP 2024！经纬恒润在智能体（AI Agent）领域再获佳绩，其论文《Aegis: An Advanced LLM-Based Multi-Agent for Intelligent Functional Safety Engineering》成功入选EMNLP 2024产业应用分会。此次入选展示了经纬恒润在功能安全领域中基于大语言模型的智能体应用实践，并进一步推动了相关技术的探索和发展。了解更多：经纬恒润功能安全AI 智能体论文成功入选EMNLP...

【宇宙竟是一个智能体？万物智能演化†论，探索宇宙终极之迷】「万物理论」终于迎来突破性进展！近日，来自中国科学院大学的研究人员提出了「万物智能演化理论」，不仅尝试统一物理学和智能科学，更揭示了观察者智能水平与物理规律之间的惊人联系。 2024年10月，中国科学院大学网络经济与知识管理研究中心的刘锋、吕本富、刘颖等研究人员在线发表了预印本论文《From Observer to Agent: On the Unification of Physics and Intelligence Science》。提出并建立了万物智能演化理论（Omega Theory），从智能科学的视野对万物理论的构建进行了探索。宇宙竟是一个智能体？万物智能演化†论，探...

今天去看了荣耀MagicOS 9.0的发布会，有几点印象很深。首先，YOYO智能体（就是荣耀的AI大模型）比以前的手机助手聪明很多，跟它说取消所有的自动续费，它自己就去微信和支付宝里咔咔给你关了（这功能对我爹妈挺实用，我妈曾经被百度文库薅了一年羊毛，我笑她是不是要看论文考研）；跟它说给我来杯咖啡，它直接判断你的位置和习惯自己就点好下单了，甚至你走进地铁站它能直接弹出乘车码。这是AI在消费端从人找服务到服务找人的一大进步。这些功能再搭配上荣耀的任意门，对商务人群非常友好，会议总结，文档提炼啥的有时候非常必要，还不用跳出正在工作的场景。上手用了一下，感觉荣耀MagicOS 9.0的完成度绝对是现在手机厂牌的第一梯队，手机厂商以后都往AI方向这么搞，以往的入口型公司比如百度啥的，全都悬了。

“中国人工智能竞争与发展潜力——技术优势”「汽车垂直产业AI智能体」「AI创造智慧车生活」在全球AI论文发表数量方面，前十所机构中有九所来自中国，一所来自美国。中国在论文发表量、覆盖广度和研究深度上均位居全球首位，显著领先于其他国家。其中，中国科学院在过去十年中始终位居论文发表数量榜首。在AI授权专利方面，中国处于全球绝对领先地位。2022年，中国人工智能专利授权数量占全球总量的61.3%，远超其他国家。排名第二的美国占比为20.9%，而欧盟与英国的合计占比仅为4.9%。中国在专利领域的领先地位源于丰富的人才储备和对人工智能的巨大投入，为全球人工智能竞赛奠定了坚实的基础。 —— 内容摘自：头豹和沙利文联合发布的《中国未来50年产业发展趋势白皮书（第三期）》

效率提升100倍！全新AI搜索神器发布 𐟎–‡的研究目标是什么？解决了哪些实际问题？ 𐟓š 论文的研究目标是解决现有信息搜索与整合方法无法满足复杂人类意图的问题。作者提出了一种名为MindSearch的多智能体框架，旨在改进现有大语言模型（LLMs）和搜索引擎的结合方式，以更好地处理复杂的查询和整合来自多个网页的信息。通过引入一种模仿人类认知过程的多智能体框架，论文希望更有效地进行信息的搜索与整合，从而提高处理复杂查询的质量。 𐟌Ÿ 与之前的方法相比，论文有什么特点和优势？ 𐟔 论文主要由两个组件组成：WebPlanner和WebSearcher。WebPlanner通过动态图构建的方式，模仿人类的多步信息搜索过程，将用户查询分解为原子子问题，并逐步扩展图表。WebSearcher负责对每个子问题进行分层信息检索，并将有价值的信息收集回WebPlanner。 MindSearch的特点和优势在于：多智能体设计：允许MindSearch能够并行地从更大规模的网页中搜索和整合信息，显著提高了搜索效率。动态图构建：通过代码生成和执行，WebPlanner可以更细致地分解复杂问题，并构建出一个更有效的解决路径。分层信息检索：WebSearcher采用分层的检索方法，能够更好地管理和整合大量网页内容，减少噪音干扰。 𐟧꠨–‡实验是如何设计的？ 𐟔젥ꌤ𝿧”褺†GPT-4和InternLM2.5-7B模型，分别测试了这两种模型在没有搜索引擎、使用ReAct搜索以及使用MindSearch框架下的表现。实验评估的指标包括回答的深度、广度和真实性，实验结果显示，MindSearch显著提高了响应质量，尤其是在回答的深度和广度上表现出色。实验设计的关键点包括：开放集问答：使用100个真实世界的人类查询来测试模型的实用性和搜索性能，并通过人工评估来比较MindSearch与其他现有方法的表现。闭集问答：在多个闭集数据集上进行测试，验证MindSearch框架在处理复杂问答任务时的通用性和有效性。这些实验表明，MindSearch不仅在深度和广度上表现优异，还能够通过分步的规划和检索路径更好地处理复杂查询。

【MIT团队开发多智能体系统，让AI系统从读论文到科学实验“自动搞定”】最近，美国#麻省理工学院# （MIT，Massachusetts Institute of Technology）团队发布了一个名为“SciAgents”的 #AI# 系统。该系统通过结合大规模本体知识图谱、#大语言模型# 和多智能系统，揭示出传统研究方法中经常忽略的隐藏跨学科联系，从而实现了材料领域的自动化科学探索。 SciAgents 在整个科研探索过程中能够“自动搞定”，包括：自主阅读文献、确定研究方向、设计和执行实验。值得关注的是，SciAgents 在研究规模、精度和探索能力等多个方面都超过了人类研究员。该研究不仅展示了 AI 在材料设计和研究领域的潜力，还为发现新材提供了新途径，并有望显著加速新材料的开发进程。戳链接查看详情：

#大模型日报# ai前沿动态【GUI智能体的黎明：Claude 3.5 Computer Use智能体的初步案例研究】链接：论文概述：本文通过对 Claude 3.5 Computer Use 模型的全面案例研究，揭示了基于 API 的 GUI 自动化模型的巨大潜力及其在规划、行动和批判方面的局限性，并提出了一个易于使用的跨平台框架以促进该领域的未来研究，其中模型的反直觉的选择性观察策略和在复杂游戏环境中的表现尤为引人注目。

AI如何快速适应人类行为？一文读懂在游戏或生活中，让AI快速理解人类并与之高效协作，一直是人工智能研究的热门话题。最近，有一篇论文《Learning to Cooperate with Humans using Generative Agents》提出了一个全新的解决方案——GAMMA模型，旨在突破人机协作的瓶颈。研究背景 𐟗 在多智能体强化学习（MARL）中，训练AI通常有两种方法：人类数据训练：虽然数据真实，但获取难度大且规模有限。模拟数据训练：虽然数据量大，但缺乏真实人类行为的多样性。这两种方法都导致AI难以适应真实世界中人类的复杂行为，尤其是在面对从未见过的合作伙伴时表现较差。研究问题 𐟪„ 如何训练出能够“零样本适配”（zero-shot coordination）多样化人类行为的AI协作者？研究方法 𐟤œ 为了解决这个问题，论文提出了一个基于生成式模型的创新方法：数据整合：结合人类行为数据与模拟智能体数据，形成多样化的合作策略集合。生成式建模：通过变分自编码器（VAE），学习潜在空间中各类合作伙伴的行为风格。强化学习训练：利用生成式模型创建的“虚拟搭档”，训练出能够快速适应不同合作风格的AI协作者。人类适配采样：使用少量人类数据优化生成模型，使其行为更贴近真实人类。实验场景 𐟎研究团队选用了经典多人合作游戏Overcooked，考察AI如何与人类搭档完成任务。成果表现 𐟓Š GAMMA显著提升了AI与真人的合作效率，比传统方法表现更优。在复杂任务场景中（如“多策略计数器”），AI展现了超强适应性。总结 𐟌Ÿ 通过GAMMA模型，AI能够更好地适应和人类合作，这在游戏和实际生活中都有着广泛的应用前景。希望这篇论文能为AI与人类合作的研究提供新的思路和方法。

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