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多智能体环境 Station 实现自主数学发现
该研究在无中心协调器的开放世界多智能体环境Station中，让不同模型家族的AI智能体自主选择研究方向、开展实验并协作，在AlphaEvolve目录的12个构造问题及两个案例研究中，于5个问题上取得了超越现有文献的新结果，包括新的Kakeya集无限族、11维604点亲吻构型等。智能体不仅产出数值构…
arXiv cs.AI68 天前
#开放世界
共 7 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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EvolvingBrain：多模态智能体开放世界自适应技能系统
论文提出 EvolvingBrain，用自适应技能系统作为多模态智能体自我进化的大脑，包含分层技能自进化与状态感知自适应执行两部分。前者从轨迹中提取过程模式与问题模式，形成领域、计划、动作/陷阱三层技能架构；后者将长程交互总结为结构化摘要记忆以指导技能融合。在 VAB-Minecraft 与 Di…
arXiv cs.AI17 天前
★ 3
Harness²：面向开放世界的递归智能体框架
论文提出 Harness²，一个即插即用的递归智能体框架，通过任务级与框架级两层递归解决开放世界任务无真值验证器与难以泛化的问题。任务级递归用对比式「提议-探测-组合」步骤引导框架编辑，框架级递归则从编辑中提取经验更新持续改进框架。在三个专业基准上，单步即可让 GLM-5 与 Gemini 3.5…
arXiv cs.AI19 天前
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视频：AI 正把老游戏变成活的开放世界
一则视频探讨 AI 技术如何为老旧游戏注入动态内容与交互，使其演变为持续变化的“活世界”。内容涉及生成式 AI 在游戏内容生产与玩法扩展中的应用方向。
Hacker News – AI6 天前
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论文提出开放世界 AI 的三项核心要求
论文对比封闭世界与开放世界对 AI 的不同要求，指出开放世界需要机器具备通用性、从少量样本中学习未预设任务。作者将任务建模为共享潜在因子并分解训练目标，推导出三项要求：推理时学习、丰富表征，以及将输入输出对齐到匹配低维组的预测性解耦。在最高 8B 的语言模型上验证，满足要求的模型随相关任务数据积累…
arXiv cs.AI17 天前
★ 2
SEGA 用关系语义锚定实现测试时新类发现
论文提出 SEGA 框架，利用大语言模型生成属性丰富描述，构建属性锚定的视觉语义空间，并在测试时通过关系语义锚定（RSG）为未知样本生成候选概念并重排序。该方法将匿名测试时聚类转化为可解释语义概念，提升开放世界测试时发现基线。
arXiv cs.AI19 天前
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演化标签空间下开放世界意图发现的不确定性持续学习
论文提出统一的不确定性感知概率框架，用于演化标签空间下的持续新意图发现，通过自适应β-VAE编码、多信号决策机制与密度聚类实现受控标签扩展。实验显示高新颖性精度、跨阶段稳定适应与有限遗忘，但完整细粒度意图分类体系重建仍受限。
arXiv cs.LG46 天前