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據即可實現“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...

在多智能體系統中的協作算法中，傳統的路徑規(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不僅能實現自然語言生成和語義理解，更成為推動AI代理系統進步的重要引擎。越來越多的應用證明，僅憑傳統靜態(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、具備高度協同和靈活響應能力的“超級代理系統”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?；A代理不僅是現有大語言模型（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VentureBeat的報道，DeepSeek?V3?0324在消費級硬件（如MacStudio）上實現了每秒20個token的推理速率，這一表現雖然尚未達到頂尖水平，但其能夠在非數據中心環(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...

在對話系統研究領域，工作流代理的設計與實現始終充滿了挑戰(zhàn)與機遇。傳統的任務導向對話系統（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。對話系統從模塊化流水線到...

在現代科學研究過程中，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)模數據的處理也帶來了新的挑戰(zhàn)?，F代科學問題往往涉...

AI陪伴者作為一種新興的數字技術現象，逐漸進入我們的生活，從簡單的數字助手到情感陪伴者，其應用范圍越來越廣泛。數字助手如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百萬用戶。這些AI系統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...

情緒識別作為人機交互中的關鍵一環(huán)，能夠提升智能系統的反應靈敏度和人性化程度。但是傳統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據，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...

社交推理游戲是一類需要玩家通過交流和推理來達成目標的游戲，典型的例子是我們熟悉的《狼人殺》，這些游戲要求玩家在有限的信息下，通過與其他玩家的交流和互動，推斷出某個隱藏角色的身份。假如讓多智能體玩狼人殺，這些智能體可以合作、競爭或者兩者兼而有之。研究多智能體環(huán)境不僅有助于理解智能體之間的互動，還能為開發(fā)更智能、更協調的系統提供理論基礎。在多智能體環(huán)境中，使用自然語言進行交流是一種強大的工具。它不...

自2017年谷歌提出了Transformer架構，以及那篇著名的論文《AttentionIsAllYouNeed》后，注意力機制迅速成為自然語言處理領域的核心技術。大型語言模型（LLMs）借助Transformer的自注意力機制，實現了對復雜語言模式的捕捉，在機器翻譯、文本生成、對話系統等領域取得了革命性的突破。它們不僅改變了學術研究的方向，更深刻地影響了生產力工具的發(fā)展，提高了人們的工作效率和生活質量。隨著模型規(guī)模和數據量的不斷增長，LLMs面臨...

?2023年7月17日，DeepSeek正式成立，由幻方量化提供資金支持。梁文鋒憑借其在金融和AI領域的深厚背景，帶領團隊開始探索生成式AI技術。同年11月2日，DeepSeek推出首款開源模型DeepSeekCoder，支持多種編程語言的代碼生成、調試和數據分析任務，為AI領域的應用奠定了基礎，直到2024年12月，DeepSeekV3的發(fā)布引發(fā)了行業(yè)震動和社會廣泛關注，在他們的最新技術報告《DeepSeekV3技術報告》中，團隊詳細介紹了其最新成果——DeepSeek...

具身人工智能的目標是使機器人或虛擬代理能夠像人類一樣理解和操作其所在的物理環(huán)境，而空間推理被視為實現具身任務規(guī)劃的關鍵能力。導航和操作任務是具身AI中常見的挑戰(zhàn)，依賴于模型對空間關系的理解和高效執(zhí)行復雜任務的能力，但現有方法在處理復雜空間推理任務時仍面臨諸多局限，難以滿足實際應用的需求?，F有方法大多通過補充空間數據和模型微調來提升空間推理能力，可是這些方法主要依賴于語言生成的粗粒度結果，難以在復...

多智能體系統研發(fā)正在快速發(fā)展，過去一年我們曾分析41篇研究多智能體的論文，說明自主代理系統的研究正逐漸成為一個炙手可熱的話題。為了使這些系統能夠與人類用戶和其他系統有效互動，確保其行為的可糾正性（corrigibility）和一致性（alignment）是至關重要的。1月11日，arXiv發(fā)表的艾倫圖靈研究所的最新成果《OnCorrigibilityandAlignmentinMultiAgentGames》，這篇論文聚焦于多代理環(huán)境中的自主代理的可糾正性問題，并提出...

隨著數字視頻內容的爆炸式增長，如何有效地進行視頻主題分割成為了一個亟待解決的問題。視頻主題分割的目標是將視頻內容按主題進行劃分，以便更好地理解和管理視頻信息。這不僅在視頻檢索和推薦系統中起到關鍵作用，還能提升視頻編輯和生成摘要的效率。在教育和娛樂領域，視頻主題分割同樣能夠極大地促進內容分類和個性化推薦。在視頻內容分析領域，多模態(tài)數據的融合和一致性建模是當前的研究熱點。多模態(tài)數據包括視頻中的視覺...

一年多以來，強化學習（RL）在許多重要的順序決策問題上取得了驚人的進展，隨著問題的復雜性不斷增加，研究領域也逐漸從單智能體強化學習算法轉向多智能體強化學習（MARL）算法，這些算法在各種領域中發(fā)揮著越來越重要的作用，如無人駕駛飛機、工業(yè)機器人、相機網絡和自動駕駛等。但是深度RL策略通常缺乏可解釋性，使得人類很難理解和信任這些策略。在多智能體系統（MAS）中，由于智能體之間的交互和依賴性，這一問題更為突出。...

本期推出一種基于快速傅里葉卷積的FFCResNet的網絡模型，通過把ResNet中常規(guī)卷積替換為快速傅里葉卷積，提升了卷積神經網絡（CNN）的性能，并應用在軸承故障診斷任務上，取得了不錯的效果！通過巧妙融合快速傅里葉變換（FFT）的卓越性能，快速傅里葉卷積（FFC）成為了執(zhí)行卷積操作的高效利器，尤其是在渴求全局性上下文理解與跨尺度特征無縫融合的場景下展現出了非凡優(yōu)勢。這種創(chuàng)新性的頻域處理手段，不僅顯著提升了特征提取的...

?DeepSeekVL2：一個先進的大型混合專家（MoE）視覺語言模型系列，它顯著改進了其前身DeepSeekVL。DeepSeekVL2在多種任務上展現出卓越的能力，包括視覺問題回答、光學字符識別、文檔表格圖表理解以及視覺定位。圖片包括三個變體：DeepSeekVL2Tiny、DeepSeekVL2Small和DeepSeekVL2，分別擁有10億、28億和45億激活參數。與現有的開源密集型和基于MoE的模型相比，DeepSeekVL2在相似或更少的激活參數下實現了競爭性或最先進的性能。...