让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了如果多个大模型能读懂彼此的想法，会发生什么？
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10492 点击 2025-11-18 15:12
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如果多个大模型能读懂彼此的想法，会发生什么？
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当我们谈论大型语言模型（LLM）的"强化学习"（RL）时，我们在谈论什么？从去年至今，RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。
最近，小编注意到一位全栈工程师 Rohith Singh 在Reddit上发表了一篇帖子，介绍他如何对四个模型（Kimi K2 Thinking、Sonnet 4.5、GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex）进行了实测。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
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GPT-5不再只是更聪明的模型，而是一台学会犹豫的机器。它能判断问题的难度，分配自己的思考时间，甚至决定何时该停下。OpenAI副总裁Jerry Tworek在最新访谈中透露：GPT-5的真正突破，是让AI拥有了「时间感」。当机器学会克制，人类却愈加焦躁。也许我们教给AI的，不只是如何思考，而是如何重新做人。
我们的大脑蕴藏着待解的进化密码，而AI的未来或许正系于此。
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要，然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时，近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
中科大 LDS 实验室何向南、王翔团队与 Alpha Lab 张岸团队联合开源 MiniOneRec，推出生成式推荐首个完整的端到端开源框架，不仅在开源场景验证了生成式推荐 Scaling Law，还可轻量复现「OneRec」，为社区提供一站式的生成式推荐训练与研究平台。