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EviGraph
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EviGraph系统通过基于证据的方法改进公共服务推荐
研究人员开发了EviGraph，一个旨在通过区分关键决策需求和不太重要的细节来改进公共服务推荐的新系统。该方法使用语言代理将这些需求与临时知识图中的证据联系起来，从而使确定性检查器能够验证推荐。在香港公共服务基准上进行测试，EviGraph通过专注于基本标准而不是简单地增加验证，证明了不必要弃权的减少。
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EviGraph框架增强AI代理证据验证能力
研究人员开发了EviGraph，一个新颖的深度搜索框架，旨在提高信息检索AI代理的可验证性。该框架将搜索执行和证据记录过程分开，并利用可训练角色的共享策略。执行器规划查询，证据验证器检查源页面以返回带有极性的逐字证据，策略将这些项映射到图结构。该图作为工作记忆，为强化学习提供密集奖励，直接监督证据构建而非仅监督最终答案。
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紫金太初的ScienceClaw将AI研究从任务推进到项目
紫金太初为其ScienceClaw AI代理推出了新的引擎AutoProject，旨在将AI在科学研究中的角色从执行单个任务转变为管理整个研究项目。该系统旨在自主处理完整的研发生命周期，从初始项目规划和任务分解，到长期执行、基于证据的验证以及基于反馈的动态调整。通过从“任务中心”转向“项目中心”范式，AutoProject力求使AI能够更全面地处理复杂的科学发现过程。