当前最强大的大语言模型（LLM）虽然代码能力飞速发展，但在解决真实、复杂的机器学习工程（MLE）任务时，仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码，却无法模拟人类工程师那样，在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。
7月2日，一个跨国团队在Nature杂志发表了一项开创性研究，宣称其推出的AI系统能够“模拟人类心智”。该系统在实验中可以“扮演”人类，生成逼真的人类行为。
我们提出了 PresentAgent，一个能够将长篇文档转化为带解说的演示视频、多模态智能体。现有方法大多局限于生成静态幻灯片或文本摘要，而我们的方案突破了这些限制，能够生成高度同步的视觉内容和语音解说，逼真模拟人类风格的演示。
首个能跨领域精准预测人类认知的基础模型诞生！
端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。
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。
