没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！ 这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！ 这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。 在技术层面，采用了专家组合（Assembly of Experts，AoE）技术开发，并融合了 DeepSeek…

本文第一作者叶锐，上海交通大学博士三年级，研究方向是大模型多智能体，联邦学习，博士导师陈思衡，上海交通大学人工智能学院副教授。 OpenAI 将 “组织级智能 (Organizational AI)” 设定为通向 AGI 的第五个重要阶段 —— 期待 AI 能像一个高效协作的组织那样，处理复杂任务并协调大规模运作。多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）正是实现这一目标的重要探索方向。 然而，构建能够支撑这种复杂智能的 MAS 并非易事，研究者们常面临结构繁多、Prompt 调试…

本文的第一作者为华为诺亚研究员李向阳，毕业于北京大学，开源组织 BigCode 项目组成员。此前他们团队曾经推出 CoIR 代码检索基准，目前已经成为代码检索领域的标杆 benchmark。其余主要成员也大部分来自 CoIR 项目组。 大语言模型（LLM）在标准编程基准测试（如 HumanEval,Livecodebench）上已经接近 “毕业”，但这是否意味着它们已经掌握了人类顶尖水平的复杂推理和编程能力？ 来自华为诺亚方舟实验室的一项最新研究给出了一个颇具挑战性的答案。他们推出了一个全新的编程基准 ——“人类最后的编程考试”…

来自加利福尼亚大学圣迭戈分校（UC San Diego）Biwei Huang 实验室的研究团队提出了一种自主因果分析智能体 Causal-Copilot。该实验室专注于因果推理与机器学习的交叉研究，在因果发现和因果表征学习领域取得了多项重要成果。论文共同第一作者 Xinyue Wang、Kun Zhou 和 Wenyi Wu 均来自 Biwei Huang 教授实验室，他们在因果推理与大语言模型结合方面开展了这项创新性研究。同时这项研究也得到了创业公司 Abel.ai 的大力支持和协助。 一个普遍的困境…

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