微軟研究院推出 Agent Lightning,將現有 AI Agent 接入強化學習訓練
微軟研究院推出 Agent Lightning,該工具可將現有的 AI Agent 接入強化學習訓練,無需重新構建。
微軟研究院推出 Agent Lightning,該工具可將現有的 AI Agent 接入強化學習訓練,無需重新構建。
微軟研究院將 Quine 描述為一項早期工作,旨在連接不同生物學尺度與模態,讓科學家能在實驗室工作之前,以計算方式搜尋並優先排序假設。
一篇 Microsoft Research 論文介紹了 Agensh,這是一套透過共享狀態協調並行程式設計智能體的自組織 harness。使用 GPT-5.6-sol 時,智能體數量由 1 增至 128,ProgramBench 五個最難任務的平均最終測試通過率由 19.31% 升至 28.78%;在 pandoc 上,1,024 個智能體將該通過率由 33.89% 提升至 55.06%。
研究結果亦指出,此做法可提高效率,並支援更進階的實體 AI 工作負載。
DAIR.AI 重點介紹 AutoTailor,一篇來自 Microsoft Research 及合作者的論文,該方法將網頁軌跡轉化為參數化瀏覽器自動化 API,並篩選至 33 個。在 106 項 WebArena Postmill 任務上,這些 API 配合 ReAct 後備方案達到 90.6% 正確率,單獨使用 ReAct 則為 87.5%。
微軟研究院表示,一篇新的《Nature》論文重點介紹 RetroChimera,這是一個有助加快化學合成的預測模型,讓研究人員能夠探索廣泛的分子。