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HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式：层次化推理架构克服了认知过载问题，让智能体各司其职；动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体；基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示，分解复杂任务并动态调整执行计划。
Sora、可灵等视频生成模型令人惊艳的性能表现使得创作者仅依靠文本输入就能够创作出高质量的视频内容。然而，我们常见的电影片段通常是由导演在一个场景中精心布置多个目标的运动、摄像机拍摄角度后再剪辑而成的。例如，在拍摄赛车追逐的场景时，镜头通常跟随赛车运动，并通过扣人心弦的超车时刻来展示赛事的白热化。
Two Heads are Better Than One"（两个脑袋比一个好/双Agent更优）源自英语中的一句古老谚语。MAS-TTS框架的研究者将这一朴素智慧应用到LLM中，创造性地让多个智能体协同工作，如同专家智囊团。
多智能体系统分布式共识优化的一系列研究来了！
“最强AI语音”的场景化突围。
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力，多代理系统（Multi-Agent Systems，MAS）的发展也出现了前所未有的机遇。然而，随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统，一个核心问题日益凸显：如何在保持系统灵活性的同时，降低开发和维护的复杂度？
随着 AI 能力的提升，一个常见的话题便是基准不够用了——一个新出现的基准用不了多久时间就会饱和，比如 Replit CEO Amjad Masad 就预计 2023 年 10 月提出的编程基准 SWE-bench 将在 2027 年饱和。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
OpenAI 连续 12 天 “Shipmas”发布活动终于要发布让大家期待已久的视频生成模型 Sora，这再一次激起人们对图片生成、视频生成的关注。而AI Creativity 一直是我们非常关注的 GenAI 落地方向，图像生成和视频生成模型快速迭代，离商业可用越来越近。
前些时日，AI 大模型开始掌握操作计算机的能力，但整体而言，它们与物理世界互动的能力仍处于早期阶段。