📄 论文总结
论文转智能体:将研究论文重新构想为交互式且可靠的AI智能体 / Paper2Agent: Reimagining Research Papers As Interactive and Reliable AI Agents
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为Paper2Agent的自动化框架,能够将静态的研究论文转化为可交互的AI智能体,使读者能够通过自然语言直接调用论文中的方法和工具进行复杂科学查询,从而降低理解和使用研究成果的门槛。
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论文转智能体:将研究论文重新构想为交互式且可靠的AI智能体 / Paper2Agent: Reimagining Research Papers As Interactive and Reliable AI Agents
这篇论文提出了一个名为Paper2Agent的自动化框架,能够将静态的研究论文转化为可交互的AI智能体,使读者能够通过自然语言直接调用论文中的方法和工具进行复杂科学查询,从而降低理解和使用研究成果的门槛。
R²AI:在不断变化的世界中构建具有抵抗力和恢复力的人工智能 / \texttt{R$^\textbf{2}$AI}: Towards Resistant and Resilient AI in an Evolving World
这篇论文提出了一种名为R²AI的新框架,通过模拟生物免疫系统的动态对抗学习过程,将抵抗已知威胁和应对未知风险相结合,旨在为不断发展的AI系统提供可扩展且主动的安全保障。
深度研究系统的强化学习基础:一项综述 / Reinforcement Learning Foundations for Deep Research Systems: A Survey
这篇论文是第一篇专门探讨强化学习如何为能够自主执行复杂多步骤任务的深度研究系统提供核心训练方法的综述,强调了强化学习在减少人为偏见、优化长期决策和多目标权衡方面的独特优势。
WebExplorer:通过探索与演化训练长视野网络智能体 / WebExplorer: Explore and Evolve for Training Long-Horizon Web Agents
本研究提出了一种通过模型探索和查询演化生成高质量训练数据的方法,成功训练出能进行多步骤复杂网络导航的8B参数智能体,在多项信息搜索任务中超越了更大规模的模型。
扩展多轮离线强化学习与多智能体树搜索用于大型语言模型步骤证明器 / Scaling up Multi-Turn Off-Policy RL and Multi-Agent Tree Search for LLM Step-Provers
这篇论文提出了一个名为BFS-Prover-V2的系统,通过结合创新的多轮离线强化学习训练方法和多智能体分层搜索架构,显著提升了大型语言模型在自动定理证明中的性能,并在数学证明基准测试中取得了领先成果。
MAS-Bench:一个用于评估移动GUI与快捷操作混合智能体的统一基准 / MAS-Bench: A Unified Benchmark for Shortcut-Augmented Hybrid Mobile GUI Agents
这篇论文提出了一个名为MAS-Bench的基准测试平台,专门用于评估移动设备上结合图形界面操作和快捷方式的混合智能体,通过139个复杂任务和多种评价指标,证明了混合方法比纯图形界面操作更高效和可靠。
LatticeWorld:一个多模态大语言模型赋能的交互式复杂世界生成框架 / LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation
这项研究提出了一个名为LatticeWorld的高效3D世界生成框架,它利用轻量级大语言模型和先进渲染引擎,通过文本和图像指令快速创建具有动态交互、高精度物理模拟和大规模场景的虚拟环境,相比传统手工方法生产效率提升超过90倍。
UI-TARS-2技术报告:通过多轮强化学习推进图形用户界面智能体 / UI-TARS-2 Technical Report: Advancing GUI Agent with Multi-Turn Reinforcement Learning
这篇论文提出了UI-TARS-2智能体模型,通过数据飞轮和多轮强化学习等技术,显著提升了图形界面操作的性能,在多项测试中超越现有模型并接近人类水平。
面向大语言模型的智能体强化学习研究全景:一项综述 / The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey
这篇综述系统梳理了将大语言模型从被动文本生成器转变为能在复杂环境中自主决策的智能体的强化学习方法,提出了基于核心能力和应用领域的双重分类体系,并整合了相关开源资源以推动未来研究。
SimpleTIR:面向多轮工具集成推理的端到端强化学习 / SimpleTIR: End-to-End Reinforcement Learning for Multi-Turn Tool-Integrated Reasoning
这篇论文提出了一种名为SimpleTIR的即插即用算法,通过过滤掉无效的推理步骤来稳定大语言模型在多轮工具调用中的强化学习训练,从而显著提升了复杂数学推理任务的性能并促进了多样化推理模式的出现。