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大规模构建人工智能互联数据生态系统 - 机器学习 大规模构建人工智能互联数据生态系统 - 自然语言处理 大规模构建人工智能互联数据生态系统 - 计算机视觉 大规模构建人工智能互联数据生态系统 - 强化学习 大规模构建人工智能互联数据生态系统
MIT Technology Review - AI
to and data can systems

大规模构建人工智能互联数据生态系统

In partnership withSAP Modern integration platforms are helping enterprises streamline fragmented IT environments and prepare their data pipelines for AIdriven transformation。Similarly to how driving through a centuriesold city thats been retrofitted for automobiles and skyscrapers can cause gridloc...

2025-10-10 阅读全文
策划者的迭代开发与研究（IDSS）
AI Alignment Forum
to of scheming schemers for

策划者的迭代开发与研究（IDSS）

We can potentially try to rig the training of these weak AIs were using for our experiments to make scheming more likely, but this might make these schemers even less analogous。Our understanding of scheming can improve our experimental setup by using it to better rig the training to make scheming mo...

2025-10-10 阅读全文
通过分析成绩单确保药物安全评估
AI Alignment Forum
of the and to for

通过分析成绩单确保药物安全评估

In this update, we share preliminary results from analysing transcripts of agent activity that may be of interest to nbspresearchers working in the field。78nbspA transcript is the log that details an agents activity on the task it contains the initial task instruction, the models commentary and reas...

2025-10-10 阅读全文
L2M-AID：通过融合大型语言模型的语义推理与多智能体强化学习来实现自主网络物理防御（预印本） - 机器学习 L2M-AID：通过融合大型语言模型的语义推理与多智能体强化学习来实现自主网络物理防御（预印本） - 自然语言处理 L2M-AID：通过融合大型语言模型的语义推理与多智能体强化学习来实现自主网络物理防御（预印本） - 强化学习 L2M-AID：通过融合大型语言模型的语义推理与多智能体强化学习来实现自主网络物理防御（预印本） - 大模型 L2M-AID：通过融合大型语言模型的语义推理与多智能体强化学习来实现自主网络物理防御（预印本）
ArXiv AI
学习 物理 代理 语义 智能

L2M-AID：通过融合大型语言模型的语义推理与多智能体强化学习来实现自主网络物理防御（预印本）

07363v1 公告类型新 摘要工业物联网 IIoT 的日益集成使关键的网络物理系统面临复杂的多阶段攻击,这些攻击避开了缺乏上下文感知的传统防御措施。核心创新在于两种人工智能范式的深度融合我们利用法学硕士作为语义桥梁,将大量的非结构化的遥测数据转化为丰富的上下文状态表示,使代理能够推理对手的意图,而不仅仅是匹配模式。至关重要的是,它在维持物理过程稳定性方面表现出了卓越的性能,为保护关键的国家基础设施提供了强大的新范例

2025-10-10 阅读全文
ProSEA：通过勘探代理解决问题 - 自然语言处理 ProSEA：通过勘探代理解决问题 - 强化学习 ProSEA：通过勘探代理解决问题 - 大模型 ProSEA：通过勘探代理解决问题
ArXiv AI
代理 ProSEA 通过 任务 计划

ProSEA：通过勘探代理解决问题

ProSEA 采用分层架构,其中管理器代理协调领域专用的专家代理分解任务并根据失败尝试的结构化反馈自适应地重新计划。与之前的系统不同,ProSEA 代理不仅报告成功或失败,还报告失败的详细原因和新发现的约束,从而通过探索性跟踪实现动态计划细化。在具有挑战性的 FinanceBench 基准上进行的实验表明,即使没有人类反馈,ProSEA 的性能也优于最先进的基准,并在推理繁重的任务中实现了稳健的性能

2025-10-10 阅读全文
少即是多：在交通预测中，战略专家选择优于集合复杂性 - 强化学习 少即是多：在交通预测中，战略专家选择优于集合复杂性
ArXiv AI
专家 MAE TESTAM 优于 预测

少即是多：在交通预测中，战略专家选择优于集合复杂性

虽然最近的图神经网络方法具有先进的时空建模,但现有的专家混合框架例如时间增强型时空注意力模型TESTAM缺乏对物理道路网络拓扑的明确结合,从而限制了其空间能力。我们提出了 TESTAM,这是一种增强的时空预测框架,它引入了一种新颖的 SpatioSemantic Expert,通过混合图构建将物理道路拓扑与数据驱动的特征相似性相结合。5 的 MAE 减少,同时与完整的四专家 TESTAM 相比,推理延迟减少了 53。我们的研究结果表明,较少的经过战略设计的专家的性能优于复杂的多专家集合,从而建立了新的最先进的性能,具有卓越的实时部署计算效率

2025-10-10 阅读全文
TS-Agent：具有迭代统计洞察收集功能的时间序列推理代理 - 自然语言处理 TS-Agent：具有迭代统计洞察收集功能的时间序列推理代理 - 强化学习 TS-Agent：具有迭代统计洞察收集功能的时间序列推理代理 - 大模型 TS-Agent：具有迭代统计洞察收集功能的时间序列推理代理
ArXiv AI
序列 推理 时间 代理 迭代

TS-Agent：具有迭代统计洞察收集功能的时间序列推理代理

07432v1 公告类型新 摘要大型语言模型LLM在推理和解决问题方面表现出了强大的能力,但最近的研究表明它们仍然难以应对时间序列推理任务,其输出经常受到幻觉或知识泄漏的影响。在这项工作中,我们提出了 TSAgent,一种时间序列推理代理,它严格利用法学硕士的优势,即收集证据并通过逐步推理将其合成结论,同时将统计和结构信息的提取委托给时间序列分析工具。我们的代理不是将时间序列映射到文本标记图像或嵌入中,而是通过原子运算符与原始数字序列进行交互,在显式证据日志中记录输出,并在自我批评和最终质量门的指导下迭代地完善其推理

2025-10-10 阅读全文
ExpertAgent：通过动态规划和检索增强长链推理增强个性化教育 - 自然语言处理 ExpertAgent：通过动态规划和检索增强长链推理增强个性化教育 - 强化学习 ExpertAgent：通过动态规划和检索增强长链推理增强个性化教育 - 大模型 ExpertAgent：通过动态规划和检索增强长链推理增强个性化教育
ArXiv AI
学习 ExpertAgent 个性化 教育 内容

ExpertAgent：通过动态规划和检索增强长链推理增强个性化教育

为了应对这些挑战,我们提出了 ExpertAgent一种专为个性化教育而设计的智能代理框架,可提供可靠的知识并实现高度自适应的学习体验。因此,我们开发了ExpertAgent,一种创新的学习代理,为用户提供主动且个性化的学习体验。因此,克服传统静态学习内容的局限性,实时提供优化的教学策略和学习体验

2025-10-10 阅读全文
AlphaApollo：将基础模型和专业工具编排成用于深度代理推理的自我进化系统 - 机器学习 AlphaApollo：将基础模型和专业工具编排成用于深度代理推理的自我进化系统 - 强化学习 AlphaApollo：将基础模型和专业工具编排成用于深度代理推理的自我进化系统 - 大模型 AlphaApollo：将基础模型和专业工具编排成用于深度代理推理的自我进化系统
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工具 模型 AlphaApollo 推理 系统

AlphaApollo：将基础模型和专业工具编排成用于深度代理推理的自我进化系统

06261v1 公告类型新 摘要我们提出了 AlphaApollo,一种自我进化的代理推理系统,旨在解决基础模型FM推理中的两个瓶颈有限的模型内在能力和不可靠的测试时间迭代。它将 i 计算工具带有数字和符号库的 Python和 ii 检索工具与任务相关的外部信息结合起来,以执行精确的计算和基本决策。工具使用分析表明,超过 80 的工具调用成功执行,并且始终优于非工具基线,从而提高了 FM 的能力上限

2025-10-09 阅读全文

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