AI 首次在信息不完全的 Stratego 上击败顶尖人类选手
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发的 AI 系统 Ataraxos 在 Stratego 中以 15 胜 1 负 4 平击败被认为是史上最强的选手 Pim Niemeijer。
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发的 AI 系统 Ataraxos 在 Stratego 中以 15 胜 1 负 4 平击败被认为是史上最强的选手 Pim Niemeijer。
OpenAI 分享了一份针对 Navier–Stokes 千禧年大奖难题的 AI 生成解答,包含一份书面论述和一份 Lean 形式化证明。
自适应并行推理让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调它们,而非由外部框架强加固定的并行结构。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild!
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP,通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号,从而让基于学习动力学(世界模型)的长时程规划变得实用。该方法针对长时程 rollout 中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型"状态输入"梯度脆弱等问题。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法,用于在大规模场景下识别 LLM 的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题,ProxySPEX 进一步借助层级结构,以约 10 倍更少的消融实验达到 SPEX 的性能。