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推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。
智能体在模拟人类合作行为的捐赠者游戏中表现出不同策略，其中Claude 3.5智能体展现出更有效的合作和惩罚搭便车行为的能力，而Gemini 1.5 Flash和GPT-4o则表现得更自私，结果揭示了不同LLM智能体在合作任务中的道德和行为差异，对未来人机协同社会具有重要意义。
在这篇论文中，我们专注于人类互动中的信任行为，这种行为通过依赖他人将自身利益置于风险之中，是人类互动中最关键的行为之一，在日常沟通到社会系统中都扮演着重要角色。
多模态检索增强生成（mRAG）也有o1思考推理那味儿了！ 阿里通义实验室新研究推出自适应规划的多模态检索智能体。 名叫OmniSearch，它能模拟人类解决问题的思维方式，将复杂问题逐步拆解进行智能检索规划。
AI智能体，已经无限逼近真实人类？1000个人被采访，每人两小时，真实人类的智能体就这么水灵灵地被投放进去了，结果更是令人吃惊：在模拟人类行为上，智能体已经85%逼近真实人类。AI，终究是预判了你的预判。
来自华东师范大学、南洋理工和中科院等高校的联合研究团队提出了一种新颖的人工智能教育框架“场景-对象-评估”（SOE），旨在利用大型语言模型（LLMs）构建能够模拟人类学生行为和个体差异的虚拟学生代理（LVSA）。
最近，来自德国奥尔登堡大学计算智能实验室的研究人员Oliver Kramer和Jill Baumann提出了一种创新的方法——认知提示（Cognitive Prompting），通过模拟人类认知过程来提升LLM的问题解决能力。这项研究将在ICLR 2025会议上发表，本文将为各位读者朋友详细解读这一突破性的技术。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。
北大校友打造的1000个智能体「我的世界」，火爆AI圈！
《西部世界》即将到来？