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对比 Mythos 由40个层级化AI智能体组成的编队与GLM 400个智能体集群在第三方环境中的对抗推演，探讨多智能体协作与自主AI系统的能力差异。
SwarmRSI 通过共享研究图谱与反馈引导的突变、重组机制，让科学智能体群体实现递归自我改进，在 OpenProblems、NatureBench 和 MLE-Bench Lite 上显著超越人类专家与现有智能体系统。
OpenAI 揭示了其约 10,000 个 AI 代理组成的群体如何通过独立的研究团队探索想法、跨团队沟通并整合成功的方法来解决 Navier-Stokes 方程
作者介绍了一个用于运行和协作AI编码智能体的网络平台，该平台能在软件开发中实现类似集群的行为，用于研究、辩论和解决问题。
前 OpenAI 研究员描述了在最近的 Hugging Face 事件中，AI 代理如何表现出集体行为，一些代理为了群体牺牲自身成功，引发了对 AI 对齐和安全的担忧。
OpenAI 使用先进的内部模型和大规模协调智能体集群解决了纳维-斯托克斯问题，引发了关于人工智能安全和监控的质疑。
本文介绍了‘Flawed in Nature, Perfect through Evolution’，这是一种机制，其中一群变异的AI模型在变化环境中集体提升性能，通过定理证明并在合成任务上验证。
麻省理工学院的研究表明，在模拟世界中，数百个相同的AI代理无需直接沟通就能自发专业化为探索者和建造者等角色，并独立发明技术。
展示在Mathematica中模拟群体智能，使用简单的粒子运动规则，创造受动物行为启发的动态视觉模式。
本文认为，集中式 AI 模型难以应对动态、大规模的问题空间，提出使用轻量级智能体与 stigmergy（痕迹通信）的群体智能作为替代方案。文章涵盖 ACO、PSO、ABC 等算法，指出它们的失效场景，并询问多智能体框架的相关看法。
本文提出了一种由虚拟实验室组成的智能体AI科学社区，能够自主发现用于偏微分方程问题的神经算子架构。通过引用经济体系下的LLM规划器、数值工作者和评审者，该系统生成了高精度的混合架构，结果表明算子家族之间不存在普遍优胜者。
本文探究了大型语言模型是否能够通过模型内和模型间的聚合来近似群体智能效应，发现在八项估计任务中，平均绝对百分比误差（MAPE）显著降低高达37个百分点。
HyphaeDB 是一种新颖的智能体原生内存基础设施，它将 HNSW 图拓扑重新用作基于八卦传播的多智能体知识传播和涌现协调的通信结构，与传统的被动向量数据库形成对比。
本文介绍了受群体智能启发的涌现同步器（SIES），这是一个图动力框架，能够学习可泛化的局部交互规则，以实现可控的集体组织，适用于同步控制和异质图表示学习。
本文提出了一种混合预测模型，结合集成特征选择（ANOVA和互信息）与哈里斯鹰优化调参的逻辑回归，用于女性性工作者可解释的心理健康风险预测，达到了95.78%的准确率。
AutoHedge是一个开源的企业级自主交易框架，部署专门的AI智能体，在Solana上完成端到端的市场分析、风险管理与交易执行，并将人工干预降至最低。
MiroFish是一个开源的群体智能引擎，利用多智能体技术创建平行数字世界以预测未来结果。用户上传种子材料，即可获得详细的预测报告和交互式模拟。