
最新AI智能体学术论文
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CogAgent:面向GUI理解的视觉语言模型
这篇论文提出了CogAgent模型,专注于图形用户界面(GUI)的理解和导航,旨在提高自动化水平。
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金融任务的多智能体框架
研究者们提出了一种基于大型语言模型(LLM)的多智能体框架,旨在通过对话式强化学习来处理多样的金融任务。
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基于视觉的GUI智能体全能解析器
该论文探讨了一种多智能体方法,用于基于视觉的用户界面导航,提升了GUI智能体的性能。
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千人规模生成式智能体模拟
斯坦福大学与Google DeepMind合作进行的实验,展示了如何使用仅2小时的音频数据克隆1000个个体的AI代理。
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基于LLM的自动化错误修复智能体实证研究
字节跳动的研究探讨了哪些大型语言模型最适合用于自动化错误修复。
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多智能体辩论中的稀疏通信
Google DeepMind的研究,改善了智能体在有限信息共享情况下的通信能力。
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智能AI系统治理实践
OpenAI提出了七条建议,以创建安全且负责任的AI代理系统,适用于企业环境。
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GUI智能体的黎明:Sonnet 3.5案例研究
本文考察了Anthropic在多个领域中GUI基础AI的可用性,提供了实证案例分析。
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图学习能否改善基于LLM的智能体规划?
微软的实验表明,通过图学习可以改善基于LLM的智能体规划能力。
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基于LLM的多智能体系统综述
本文对LLM基础多智能体系统的进展和挑战进行了全面回顾,提供了该领域的重要见解。
这些论文展示了AI智能体领域在理解、决策和自动化任务方面的重要进展。