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Lune 是专为科学 AI 智能体打造的搜索引擎，将其与研究知识和工具相连接，从而提供可追溯、有据可依的文献综述、实验设计、写作及同行评审工作流。

本文介绍了Argus，一个基于智能体的框架，用于生成具有说服力的论证。它使用Theory-of-Mind来建模受众信念，整合修辞策略和知识基础，并在评估中展示了优于基线的性能。

OenoBench 引入了一个葡萄酒领域基准，用于评估大型语言模型在基于知识的多项选择题上的表现，该基准基于经过验证的来源构建，以解决现有基准的局限性。

TeachMateGPT提出一个多智能体框架，改进了检索增强生成技术，用于从科学教科书创建教学评估，与基线系统相比，实现了更高的忠实度和答案相关性。

本文介绍了遗憾预训练，一种基于自监督的框架，采用双视角架构将未来上下文融入因果语言模型训练中，在无需增加参数的情况下，将下游任务性能提升高达18个百分点。