一致性评估方法的探索 人工智能与人类情感的交汇点
近来，人工智能，AI，的迅猛发展使其在情感生成和评估领域的应用逐渐成为研究热点，AI技术尤其是生成对抗网络，GANs，和变分自编码器，VAEs，，在图像生成方面取得了显著进展，然而情感生成的复杂性和主观性一直是一个挑战，图像能够传达情感，但......
神经科学启发的多智能体CortexCompile利用脑启发架构提升代码生成 从大脑到代码
自动代码生成技术近年来取得了显著进展，特别是在自然语言处理，NLP，领域，大型语言模型，LLMs，如GPT4o和Codex展示了将自然语言翻译成可执行代码的非凡能力，然而这些单体模型在可扩展性、效率和灵活性方面仍面临重大挑战，训练和推理阶段......
从噪声中提取情感 中山大学与腾讯AI实验室基于元学习的多模态情感分析新方法
随着科技的迅猛发展和社交媒体平台的普及，多模态数据在各种下游应用中变得越来越普遍，多模态情感分析，MultimodalSentimentAnalysis，MSA，作为一种能够从语言、声学和视觉数据流中提取人类情感和观点的技术，近年来受到了广......
AA 多智能体路径规划新突破
多智能体路径规划，MAPF，是一个在机器人、交通控制和自动化仓库等领域具有广泛应用的重要问题，MAPF的核心目标是为一组智能体找到一组无冲突的路径，使它们能够从起点移动到目标位置，传统的MAPF问题通常限制智能体只能在预定义的图上移动，这种......
智能体在连续环境中的路径优化与冲突解决
多智能体路径规划，MAPF，是一个在共享环境中为多个智能体规划无碰撞路径的问题，传统上MAPF问题主要在离散环境中研究，时间和空间都被离散化为固定的步长和网格，随着实际应用需求的增加，如仓库物流和自动驾驶车辆，研究逐渐转向连续环境中的路径规......
引领MLLMs多模态推理新基准 谷歌DeepMind 微软 联合团队的杰作 亚马逊 POLYMATH
多模态大语言模型，MLLMs，的发展迅速，成为了人工智能研究的一个关键领域，这些模型不仅能够处理文本，还能够理解并生成视觉信息，使其在许多应用中展现出卓越的潜力，尽管在某些领域取得了显著进展，但在复杂的视觉和数学推理任务上，MLLMs的表现......
Google Scholar和DeepMind奖学金支持项目 Research 多智能体系统中的合作弹性
韧性，即系统在面对破坏性事件时的承受、适应和恢复能力，是一个跨学科的重要概念，在生态学中，韧性指的是生态系统在受到干扰后恢复到原始状态的能力；在工程学中，韧性涉及系统在故障或攻击后恢复功能的能力；在心理学中，韧性则描述了个体或群体在面对压力......
自然 Nature 用于对话情境中情绪识别的 科学数据子刊 EEG
情感识别技术在现代人机交互中扮演着越来越重要的角色，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，理解和识别人类情感已成为实现更自然、更人性化互动的关键，情感识别不仅能够提升用户体验，还能在心理健康监测、智能客服、教育和娱乐等多个领域发挥重要作用，......
应对大模型即时感染 斯坦福大学和伦敦大学学院联合打造多智能体系统中的安全防线
在多智能体系统中，LLM的应用变得越来越普遍，通过多个LLM协作来解决复杂任务的需求日益增加，然而随着这些技术的不断进步，新的安全威胁也随之而来，提示注入攻击是一种利用恶意提示来劫持模型执行非预期操作的攻击方式，在单智能体系统中，研究人员已......
智能体协作进化论 从心智理论到逆向注意力
让智能体在不断变化的环境中动态适应、并有效合作是一个巨大的挑战，特别是当智能体需要与陌生的智能体互动时，传统训练方法往往表现不佳，这种情况下，引入逆向注意力智能体，InverseAttentionAgents，成为了一种创新且有效的解决方案......