过多的AI智能体并不意味着更强：信息冗余限制了大规模语言模型代理的发展
近年来，基于大语言模型的多智能体系统（MAS）在复杂推理任务中得到了广泛应用。传统方法通常让多个独立生成决策的代理通过投票或辩论等方式进行聚合，从而提高算术、常识推断及专业问答等领域的准确率。当test-time compute成为常见的性能提升策略时，一个自然而然的问题随之产生：随着agent数量的增加，MAS是否能够持续增强其能力？直观上来看，这种想法似乎是合理的：类似ensemble或sel
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谷歌新举措能否破解智能算法的瓶颈问题？
新智元报道传统的人工智能模型在稀疏奖励的环境中往往难以学会分层思考，因为激励机制不足。近日，谷歌团队通过引入元控制器来操控模型内部残差流，使智能体具备了“跳跃式思维”的能力。这项研究揭示了大型模型内部可以自发形成类似人脑的层次化决策结构，为人工智能在复杂多步任务中的训练提供了新的方法。人们普遍认为，AI智能体面临的主要挑战是计算资源不足？实际上，真正的问题在于奖励过于稀疏以及路径过长。在稀疏奖励和
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