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Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
文章详细介绍了 Anthropic 如何构建和优化其基于 Claude 的多智能体研究系统，该系统通过协调主智能体和并行子智能体来高效处理复杂、开放式、路径依赖性强的研究任务。文中阐述了多智能体系统在处理广度优先查询上的显著优势，以及相比单智能体系统更高的 Token 消耗。文章的核心是分享构建过程中的关键经验教训，涵盖了系统架构（协调者-工作者模式）、提示工程（委派、伸缩规则、工具设计、自我改进…- 0
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通义 DeepResearch 震撼发布！性能比肩 OpenAI，模型、框架、方案完全开源 ｜ 机器之心
文章详细介绍了通义 DeepResearch 的发布，旨在将 AI 从“能聊天”提升到“会做研究”，以应对海外旗舰模型昂贵且受限的挑战。该项目在多项权威基准测试上取得 SOTA 表现，综合能力对标并跑赢海外旗舰模型，并实现了模型、框架和解决方案的全面开源，极大地降低了深度研究 AI Agent 的门槛。文章深入阐述了其独特的多阶段数据策略，包括基于全合成数据的增量预训练和后训练，以及创新的推理模式…- 0
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从“感觉流”编码到“感觉流”研究：OpenAI 的 Mark Chen 和 Jakub Pachocki
本次访谈邀请了 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 和首席研究官 Mark Chen，深入探讨 GPT-5 的战略目标，并强调整合高级推理以提升用户可访问性。他们详细阐述了 OpenAI 如何衡量研究进展，不再局限于传统且饱和的基准，而是侧重于模型在数学和编程竞赛等挑战性领域中取得新发现的能力。讨论展望了“自动化研究者”能够产生具有经济影响力的新想法的未来，强调了在更长的时间范…- 0
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AI研究
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