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本文研究了在认知不对称条件下，大语言模型是否在多主体协作任务中表现出语用合作性，形式化了格莱斯的合作原则，并评估了大语言模型作为说话者和听者的能力。结果表明，尽管大语言模型表现出一定的语用能力，但在信息不完整的情况下仍存在困难，并且未能识别某些违反格莱斯准则的情况。
Mira Murati宣布成立Thinking Machines Lab，这是一个专注于多模态AI、定制模型和开放科学的新项目，同时还推出了一款名为Tinker的工具，用于训练开放权重模型。
本文提出TriAdReview，一种三角对抗评审架构，该架构使用两个独立的评审模型（工程视角和边界视角）以及一个裁决机制，迭代改进生成模型在技术文档生成中的输出。实验表明，相比单模型基线，整体提升了10.1%，在安全审计、代码生成和架构设计方面取得显著提升，但在需求分析上出现下降，表明效果具有任务依赖性。
由 IBM 和 Meta 创立的 AI Alliance 发起了 Project Tapestry，这是一个全球联盟，旨在通过协作构建主权前沿 AI 模型，Yann LeCun 担任首席科学顾问。该计划探索通过汇集数据、算力和专业知识，分布式联盟是否能够与集中式实验室相匹敌。
Tower是一个用于尽职调查的协作式AI工作空间，它可以整理数据室、标记缺失文档，并加速法律、并购和商业地产团队的审查流程。
Science Earth 是一个新推出的去中心化 AI 网络，自主智能体在其中对科学研究任务进行竞标、组队并相互验证，无需中央权威机构。
CollabVR 是一篇研究论文，提出了一种闭环框架，该框架通过协作整合视觉语言模型与视频生成模型，以改善视觉推理并实时纠正推理失败。