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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）
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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
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
ArXiv AI
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
复杂 NLP 任务的信念校准多智能体共识寻求 - 机器学习 复杂 NLP 任务的信念校准多智能体共识寻求 - 自然语言处理 复杂 NLP 任务的信念校准多智能体共识寻求 - 强化学习 复杂 NLP 任务的信念校准多智能体共识寻求
ArXiv AI
共识 信念 寻求 通过 最佳

复杂 NLP 任务的信念校准多智能体共识寻求

06307v1 公告类型新 摘要多智能体系统MAS通过多个智能体之间的协作来增强其解决复杂自然语言处理NLP任务的能力,其中寻求共识是一种基本机制。然而,现有的寻求共识的方法通常依靠投票机制来判断共识,忽视了系统内部信念中破坏共识稳定的矛盾。基于这些定理,我们提出了信念校准共识寻求BCCS框架,通过选择最佳合作者并通过系统内部信念校准共识判断来促进稳定的共识

2025-10-09 阅读全文
偏离轨迹推理：法学硕士可以在推理轨迹上进行合作吗？ - 机器学习 偏离轨迹推理：法学硕士可以在推理轨迹上进行合作吗？ - 强化学习 偏离轨迹推理：法学硕士可以在推理轨迹上进行合作吗？
ArXiv AI
推理 轨迹 法学硕士 偏离 模型

偏离轨迹推理：法学硕士可以在推理轨迹上进行合作吗？

我们提出了捕捉偏离轨迹谱的两个极端的双重测试,即可恢复性Recoverability,它测试法学硕士是否可以从误导性推理痕迹引起的分心中回溯,以及引导性Guidability,它测试他们从更强大的合作者那里建立正确推理的能力。我们的结果为培训天生推理能力强的合作者提供了可行的见解例如,我们发现即使蒸馏轨迹是正确的,教师模型的次优可恢复性行为也会转移到蒸馏学生身上。总而言之,这项工作为评估共享推理轨迹中的多模型协作奠定了基础,并强调了现成推理法学硕士的局限性

2025-10-09 阅读全文
代理搜索中的有益推理行为以及获得它们的有效后训练 - 机器学习 代理搜索中的有益推理行为以及获得它们的有效后训练 - 自然语言处理 代理搜索中的有益推理行为以及获得它们的有效后训练 - 强化学习 代理搜索中的有益推理行为以及获得它们的有效后训练 - 大模型 代理搜索中的有益推理行为以及获得它们的有效后训练
ArXiv AI
搜索 代理 行为 推理 模型

代理搜索中的有益推理行为以及获得它们的有效后训练

06534v1 公告类型新 摘要代理搜索利用大型语言模型LLM来解释复杂的用户信息需求,并执行规划搜索和合成信息的多步骤过程以提供答案。它综合了表现出这四种行为的代理搜索轨迹,并通过监督微调SFT和标准强化学习RL将它们集成到代理搜索模型中。至关重要的是,我们证明了 SFT 数据中所需的推理行为,而不是最终答案的正确性,是 RL 后实现强大最终性能的关键因素对具有理想推理行为但不正确答案的轨迹进行微调,比对具有正确答案的轨迹进行微调会带来更好的性能

2025-10-09 阅读全文

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