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本文探讨了在假设驱动研究中，人机协作如何推动数学问题解决和人工智能发展，并以黎曼猜想的进展以及用于架构搜索的AIRA-Compose系统为例。
本文介绍了AgentCanvas（一种用于具身智能体的类型化图运行时）和KDLoop（一种编码智能体搜索程序），以自动化具身智能体架构的设计，并在多个具身任务上进行评估，揭示了诸如 rollout 噪声和局部编辑盆地等挑战。
Hyung Won Chung在MIT分享，他在谷歌测试了5760种架构后，认为2017年的原始Transformer是最好的。随后他加入OpenAI训练了o1。他声称99%的AI研究都是演戏。
本文提出了Conv-VaDE，这是一种用于发现可解释脑电图（EEG）微状态的变分深度嵌入模型，该模型联合学习地形重构和概率软聚类。它包含对静息态EEG数据进行评估的系统架构搜索，以确定最佳模型配置以实现稳定性和可解释性。