多智能体系统

在人工智能系统设计中，多智能体架构常被视为提升复杂任务处理能力的自然路径。然而，Google研究团队近期在论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》中，通过系统性的实验分析，揭示了智能体系统规模化过程中存在的非直观规律：智能体数量并非越多越好，而架构设计的科学性比单纯增加智能体数量更为关键。 研究团队在GPT…

在人工智能的演进历程中，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）正从理论构想走向工程实践，成为解决复杂任务的关键架构。传统基于大语言模型（LLM）的MAS依赖自然语言作为智能体间的通信媒介——智能体A生成文本输出，智能体B解析后再进行下一步推理。这种模式虽然具备良好的可解释性，却暴露了三大根本性缺陷：首先，文本序列化过程导致信息压缩与…

图像超分辨率技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，长期以来面临着处理复杂退化图像和跨领域应用的挑战。传统方法通常在特定数据集上表现优异，但面对真实世界中的噪声、模糊、压缩损伤以及AI生成图像、遥感影像、生物医学图像等多样化场景时，往往难以兼顾通用性与高质量输出。近期，由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大…

在数字信息爆炸式增长的今天，传统搜索引擎的局限性日益凸显。用户不再满足于简单的关键词匹配和网页链接列表，而是渴望更智能、更人性化的信息获取体验。这一需求推动着搜索技术从“检索工具”向“智能伙伴”的深刻转型。百度最新推出的猎户座系统，正是这一转型浪潮中的标志性产物，它基于多智能体框架，整合了百度25年的搜索技术积累、行业专业能力和MCP服务生态，旨在构建一个能…

在人工智能领域，大型语言模型智能体（LLM Agent）正以前所未有的速度重塑技术格局。从自动化网页浏览、智能软件开发到复杂的具身控制系统，这些智能体展现出的自主能力令人瞩目。然而，在表面的繁荣之下，整个领域正面临深刻的系统性挑战。当前多数智能体系统在可靠规划、长期记忆维护、海量工具管理和多智能体协调等关键能力上仍显稚嫩，呈现出明显的“碎片化”发展态势和明显…

在人工智能领域，大语言模型驱动的智能体系统正从单机作战向协同作战演进。近期，来自加州大学圣地亚哥分校和英特尔的研究团队提出的PettingLLMs框架，首次实现了通用的多智能体强化学习训练机制，为群体智能的协同进化开辟了新路径。 **多智能体协同训练的瓶颈与突破** 当前大语言模型智能体已在医疗诊断、代码生成、科学研究及具身智能等多个领域展现出超越单智能体的…

人工生命（Artificial Life, ALife）研究长期致力于探索一个根本性问题：生命的复杂性能否在计算系统中自然涌现？这一探索的核心目标被称为开放式复杂化（open-ended complexification），旨在让人工系统能够像生物世界一样，在持续的适应与演化中自发产生新的结构与功能。近年来，神经细胞自动机（Neural Cellular A…

在人工智能技术飞速发展的当下，大语言模型在通用领域的推理能力已取得显著突破，然而在医学这类高度专业化、知识密集且容错率极低的垂直领域，模型的推理性能仍面临严峻挑战。一个核心问题浮出水面：复杂的多步推理过程，究竟能否实质性地提升语言模型在医学问答中的准确性与可靠性？要科学地回答这一问题，关键在于构建一个大规模、高质量、且富含严谨推理链的医学数据集。然而，当前医…

随着大语言模型在代码生成、数学推理、视觉理解及边缘计算等垂直领域的深度渗透，多智能体系统正成为处理复杂场景任务的关键架构。传统基于文本对话（Text-to-Text，T2T）的协作模式，虽在基础任务中表现尚可，却在面对高维语义传递时暴露出根本性缺陷：信息在文本压缩过程中大量流失、自然语言固有的模糊性导致指令歧义、以及逐token生成机制引发的通信延迟。这些瓶…

上海AI Lab研发的开源模型P1-235B-A22B在国际物理奥林匹克竞赛（IPhO）中首次达到金牌分数线，并在涵盖全球13项顶级赛事的HiPhO基准测试中以12金1银的成绩与谷歌Gemini-2.5-Pro并列第一，超越GPT-5与Grok-4。该成果依托多阶段强化学习训练与协同进化多智能体系统PhysicsMinions，标志着开源模型在复杂物理推理能力上实现重要突破。