人工智能代理（智能体）已经单独或在小组内进行了评估，其中交互的范围和复杂性仍然有限。涉及许多自主主体的大规模模拟——反映
人工智能技术近年来取得了长足的进步，尤其是在深度学习和大数据驱动的模型方面，显示出了巨大的潜力和应用价值。虽然现代人工智
大模型的出现彻底改变了自然语言处理领域，使其在众多任务中取得了最先进的表现。但是这些进步主要惠及了如英语和中文等“一级”
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
深度生成模型在机器学习和神经科学领域都扮演着至关重要的角色。变分自编码器（VAE）等模型的核心是证据下界（ELBO），它
在人类的合作中，我们可能会遇到囚徒困境（Social Dilemmas）、悲剧的共有（Tragedy of the Co
大模型在复杂的数学推理任务中的方法主要集中在多步推理（CoT），即通过逻辑结构和任务特定动作实现多步推理。但是随着推理步
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
这是一项具有军事价值的研究。在多智能体对抗游戏中，团队的组建是一个至关重要的问题。每个智能体在游戏中都有不同的角色和功能
大模型在处理更复杂的问题时，仍然容易在推理过程中出现错误，导致推理路径偏离，最终影响模型的整体性能。现有的大语言模型在多
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
随着LLM能力的不断提升，进一步提高其性能面临的挑战也变得愈发复杂。微调LLM是为了在特定任务上优化模型表现的关键步骤，
多智能体系统（MAS）是通过多个具有不同专业知识和工具的智能体协作，共同解决复杂问题的系统。这些系统在现实世界中的应用非
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，医学领域的应用也取得了显著进展。但是大多数现有的医学语言模型主要集中在英语语言环
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
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
随着大模型新范式 OpenAI o1 的发布，AI 技术圈内掀起了一股热潮，大家开始探索其背后的技术细节。奥特曼将o1在
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，
情感计算（Affective Computing）是通过计算机技术识别、理解和模拟人类情感的研究领域。它的应用范围广泛，
在当今快速发展的科学研究领域，如何高效地探索新领域、识别复杂模式并揭示庞大科学数据中的隐藏联系，成为了人工智能面临的重大
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