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BBEH
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新的TRAAC方法通过压缩思维过程优化LLM推理
研究人员开发了一种新的训练后强化学习方法，称为TRAAC（Think Right with Adaptive, Attentive Compression），以解决大型语言模型中的思考不足和过度思考问题。TRAAC利用自注意力机制来识别和修剪冗余的推理步骤，同时学习根据任务难度分配推理预算。将其应用于Qwen3-4B模型后，TRAAC在AIME、AMC、GPQA-D和BBEH等各种任务上实现了显著的准确性提升，同时缩短了推理步骤的长度。
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新框架利用大型语言模型和进化算法生成AI智能体
研究人员开发了使用进化算法和大型语言模型（LLMs）生成和优化多智能体系统（MAS）的新型框架。例如，EvoMAS在配置空间中采用进化生成来创建用于复杂推理和软件工程任务的MAS，其性能优于人类设计的系统和先前自动生成的方法。EvoSci将受生物启发的进化与知识图谱相结合，用于科学发现，使用基于角色的智能体来增强想法生成和同行评审。ToolMol将类似的进化智能体框架应用于药物发现，优化分子特性，并在结合亲和力和自由能得分方面取得了最先进的结果。