大模型（LLM）正逐漸從語言理解的工具轉變?yōu)樽灾鳑Q策的智能體，一個根本性問題被推向前臺：它們真的能夠在多智能體環(huán)境中表現(xiàn)出理性的、趨于均衡的行為嗎？語言模型的“博弈挑戰(zhàn)”，從理解文本到理解對手LLM如今不僅被用于對話生成或文本創(chuàng)作，還被寄予厚望以模擬人類的經濟行為、參與博弈決策甚至社會互動。其背后的直覺很簡單：人類的行為高度語言化，那為何不能用掌握了海量文本知識的模型來“模擬”人類選擇？但語言模型并...

深度神經網(wǎng)絡（DNN）早已不僅僅是數(shù)學家的玩具，它們已廣泛應用于語音識別、圖像分類、語言理解乃至戰(zhàn)略博弈等高復雜度任務中。在許多感知任務上，它們甚至趕超了人類的表現(xiàn)。這也引出了一個令人著迷的問題：這些“聰明”的機器到底在多大程度上理解世界的方式與我們人類類似？正是在這樣的背景下，認知神經科學與人工智能研究者的目光開始聚焦于“表征對齊”（representationalalignment）這一核心問題。所謂表征，是指系統(tǒng)內...

在人工智能邁入大語言模型（LLMs）主導的新階段后，我們獲得了許多驚艷的技術能力，豐富的語言理解、流暢的文本生成，以及令人信服的對話模擬。但當我們期待與AI維持一場“持久而個性化”的深度交流時，現(xiàn)實卻給我們潑了一盆冷水——它們很“健忘”。對“記憶力差”的大模型說不盡管GPT類模型在推理和語言風格把控上令人欽佩，但它們的記憶方式仍停留在“即時記憶”階段。由于依賴固定長度的上下文窗口，它們往往只能記住“最近...

眾所周知，目前的多模態(tài)推理系統(tǒng)大多依賴于靜態(tài)的視覺信息處理方式，即在推理開始時模型提取全局視覺信息，然后完全依靠文本推理進行后續(xù)決策。這種方法存在明顯的缺陷。隨著推理鏈的延展，模型往往逐漸喪失對視覺內容的關注，導致最終結論缺乏準確的視覺依據(jù)。例如，在處理數(shù)學視覺題目或科學圖表時，當前模型僅使用一次性的視覺輸入，而無法在推理過程中動態(tài)調整焦點，這使得許多細節(jié)被忽略，推理質量受限。更進一步，現(xiàn)有的...

當前大多數(shù)智能體框架沿襲自頂向下（TopDown）的設計思路——人類事先定義目標、拆解任務，并構建工作流供智能體執(zhí)行。這種方法在封閉環(huán)境中表現(xiàn)卓越，但當智能體需要在開放、非結構化環(huán)境中自主適應和學習時，它們往往力不從心。問題的癥結在于傳統(tǒng)的智能體設計過于依賴人工干預，無法自主進化。在自頂向下工作流中，智能體的能力主要依賴預定義的API、任務提示和專家設計的執(zhí)行路徑。但現(xiàn)實世界并非一個由任務明確、結構清晰...

要訓練一個性能卓越的LLM，計算資源是首要門檻。從數(shù)千顆GPU到優(yōu)化的內存管理，再到高速網(wǎng)絡互連，每個環(huán)節(jié)都決定著模型的最終表現(xiàn)。傳統(tǒng)的AI計算架構無法輕松支持如此龐大的計算負載，內存容量不足、計算效率受限、網(wǎng)絡帶寬瓶頸成為橫亙在AI發(fā)展道路上的三座大山。5月14日，DeepSeekAI團隊發(fā)表技術論文《InsightsintoDeepSeekV3:ScalingChallengesandReflectionsonHardwareforAIArchitectures》，公布了DeepSeekV3相關技術內容...

制造業(yè)正處在數(shù)據(jù)驅動轉型的關鍵階段，人工智能、自動化和數(shù)字技術的進步讓生產流程變得更靈活、更精準。但是真正的挑戰(zhàn)并不只是引入技術，而在于如何讓技術深度融合，使工廠具備智能決策能力，而不僅僅是自動化執(zhí)行。智能制造的驅動力來自多方面：市場變化要求生產具備更強的適應性，供應鏈的不確定性需要更精準的預測，設備維護與優(yōu)化依賴數(shù)據(jù)分析。而要讓這些流程真正智能化，僅靠傳統(tǒng)AI遠遠不夠。當前的AI解決方案仍然面臨...

在數(shù)字技術塑造生活方式的今天，我們每時每刻都在面對選擇，而人工智能（AI）的崛起正加劇這一趨勢。科技帶來的便利，表面上看似增強了個體的決策能力，但事實卻更加復雜。面對無數(shù)的信息流與選擇，我們可能逐漸喪失自己的主動性（Agency），因為決策的復雜性使得我們難以有效行動；同時，我們也可能在不知不覺中失去自主性（Autonomy），因為算法正在塑造我們的選擇，悄然影響我們的認知。這種隱形操控并非突然而至，它根植于...

數(shù)學證明一直是智力的試煉場。它不僅在理論研究中占據(jù)核心位置，更是科學探索和工程應用的重要基石。隨著數(shù)學推理問題的復雜性不斷提高，自動化數(shù)學證明系統(tǒng)面臨前所未有的挑戰(zhàn)。4月30日，DeepSeekProverV2的問世標志著數(shù)學人工智能從探索性嘗試邁向更加系統(tǒng)、高效的推理時代。數(shù)學證明的自動化目標由來已久，傳統(tǒng)證明系統(tǒng)（如Lean、Isabelle、Coq）雖然提供了嚴格的邏輯推理工具，但往往依賴人工輸入和規(guī)則約束，導致證明過程...

如何開發(fā)一個通用算法，使其能夠在不同任務領域中不依賴大量人工調參，甚至無需人類先驗數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)“開箱即用”的效果？這種通用性的重要性不言而喻。它不僅意味著AI能夠更廣泛地適應真實世界的復雜場景，還將顯著降低應用AI技術的門檻，讓開發(fā)者得以聚焦于更高層次的創(chuàng)新。在這一背景下，“世界模型”（WorldModels）成為了重要突破口。通過學習環(huán)境的緊湊表示并預測未來情景，世界模型為AI提供了一種類似人類“想象力”的能...

在多智能體系統(tǒng)中的協(xié)作算法中，傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法，例如旅行商問題求解器、粒子群優(yōu)化算法和貪婪搜索策略，通常能夠在靜態(tài)或已知環(huán)境中表現(xiàn)出色。當環(huán)境充滿不確定性且任務目標分布未知時，這些方法的局限性顯露無遺。傳統(tǒng)強化學習方法雖然能夠在部分可觀測環(huán)境中進行學習，但在多智能體場景中卻常常難以協(xié)調智能體之間的行為，導致效率低下。問題的核心在于這些傳統(tǒng)方法缺乏對智能體之間復雜關系的有效建模能力，同時也很難...

人工智能日新月異，大模型（LLM）的快速發(fā)展正以前所未有的速度重塑我們的工具箱，為各種智能應用注入全新活力。如今LLM不僅能實現(xiàn)自然語言生成和語義理解，更成為推動AI代理系統(tǒng)進步的重要引擎。越來越多的應用證明，僅憑傳統(tǒng)靜態(tài)模型已難以滿足不斷變化的任務需求，而具備更強適應性的智能代理正成為未來的趨勢。正因如此，構建一套能夠無縫應對多種任務、具備高度協(xié)同和靈活響應能力的“超級代理系統(tǒng)”顯得尤為迫切。這樣的...

心理健康問題正日益成為全球性挑戰(zhàn)。它不僅影響個人的幸福感和生活質量，還對社會的可持續(xù)發(fā)展構成潛在威脅。全球范圍內，每八個人中就有一人深受心理健康問題的困擾，而這一比例在現(xiàn)代社會的壓力下還在逐漸上升。盡管公眾對心理健康的重視有所增加，心理支持服務的可及性卻仍然受到限制，尤其是對處于弱勢群體中的人來說，專業(yè)資源更是稀缺。這種供需之間的矛盾催促人們尋找創(chuàng)新且可擴展的解決方案，以填補傳統(tǒng)心理健康服務所...

人工智能領域正迎來一場從被動工具到主動智能的革命，而這一趨勢的核心推手便是基礎代理（FoundationAgents）的崛起。基礎代理不僅是現(xiàn)有大語言模型（LLMs）和多模態(tài)模型（LMMs）的延續(xù)，更是邁向類人智能系統(tǒng)的重要里程碑。它們以強大的感知、決策和執(zhí)行能力，試圖在認知和行動中復制甚至超越人類智能。這一切離不開腦啟發(fā)智能（BrainInspiredIntelligence）的重要推動。研究人員從人類認知體系中汲取靈感，模擬大腦在感知、記...

3月24日，DeepSeek?V3?0324閃亮登場。這款模型以其創(chuàng)新的架構和性能突破，迅速吸引了全球開發(fā)者的目光。根據(jù)VentureBeat的報道，DeepSeek?V3?0324在消費級硬件（如MacStudio）上實現(xiàn)了每秒20個token的推理速率，這一表現(xiàn)雖然尚未達到頂尖水平，但其能夠在非數(shù)據(jù)中心環(huán)境中運行的能力，標志著大模型應用的一次重要轉折。同時，DeepSeek?V3?0324的開源策略也為開發(fā)者提供了前所未有的自由，允許商業(yè)化使用并支持模型的二次...

在充滿挑戰(zhàn)與機遇的人工智能領域，大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已經在多個場景中展現(xiàn)了驚人的潛力。從語言生成到機器翻譯，這些模型不斷突破界限。而在軟件開發(fā)這一專業(yè)化領域，它們似乎成為了一種理想的助手——幫助程序員從自然語言描述中生成代碼，或通過提示優(yōu)化現(xiàn)有程序。然而，盡管模型的能力令人驚嘆，它們也面臨著不可忽視的問題：是否能真正理解編程邏輯，還是僅僅在“記住”和“復述”？來自上海交通大學...

在對話系統(tǒng)研究領域，工作流代理的設計與實現(xiàn)始終充滿了挑戰(zhàn)與機遇。傳統(tǒng)的任務導向對話系統(tǒng)（TOD）通常采用模塊化流水線架構，將自然語言理解（NLU）、對話狀態(tài)跟蹤（DST）以及自然語言生成（NLG）功能分離開來。但是這種方法由于誤差傳播問題，效率往往不高。隨著大型語言模型（LLMs）的興起，基于LLMs的端到端對話系統(tǒng)逐漸成為主流，通過工作流引導的互動進行整體對話管理，顯著提高了任務成功率。對話系統(tǒng)從模塊化流水線到...

在現(xiàn)代科學研究過程中，科學家們面臨著許多挑戰(zhàn)，假設生成和實驗驗證的復雜性使得研究進程變得相當緩慢，科學發(fā)現(xiàn)依賴于科學家提出新穎的假設，并通過嚴格的實驗驗證這些假設。但是生成具有原創(chuàng)性且可驗證的研究假設往往需要耗費大量的時間和資源。隨著科學領域的不斷擴展，科學家們需要在更廣泛的知識背景下進行研究，這進一步增加了難度。同時，科學研究中多學科交叉和大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理也帶來了新的挑戰(zhàn)。現(xiàn)代科學問題往往涉...

AI陪伴者作為一種新興的數(shù)字技術現(xiàn)象，逐漸進入我們的生活，從簡單的數(shù)字助手到情感陪伴者，其應用范圍越來越廣泛。數(shù)字助手如AmazonAlexa和Siri，早已成為許多家庭中的一部分，而更具人性化的情感陪伴者，如Replika等AI聊天機器人，更是在全球范圍內吸引了數(shù)百萬用戶。這些AI系統(tǒng)不僅能夠完成基本的任務，還能夠與用戶進行復雜的對話，甚至在一定程度上參與到情感交流中。但是隨著人與AI互動的深入，一些隱性偏見問題逐漸浮現(xiàn)...

情緒識別作為人機交互中的關鍵一環(huán)，能夠提升智能系統(tǒng)的反應靈敏度和人性化程度。但是傳統(tǒng)的情緒標注方法面臨著諸多挑戰(zhàn)和局限性，人工情緒標注過程既耗時又昂貴，并且標注員可能會因個人主觀性帶來不同的評估標準，從而影響標注的一致性和準確性。人工標注不僅成本高且效率低下，標注員需要長時間精心標注數(shù)據(jù)，這不但要求大量人力資源，還會引入人類認知中的固有變異性和潛在偏見。情緒標注任務的主觀性和細微差別增加了標注...