加利福尼亞州雷德伍德城2024年10月30日 /美通社/ -- 陳天橋雒芊芊腦科學研究院(TCCI)內部人工智能團隊憑借對大腦和記憶的深刻理解，在人工智能領域取得了重大突破。他們自主研發的OMNE多智能體框架在GAIA(通用人工智能助手)基準測試排行榜(https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard)上奪得首位，該排行榜由Meta AI、Hugging Face和Hugging Face的AutoGPT共同發起。 OMNE的表現優于包括微軟研究院(Microsoft Research)在內的一些世界領先機構的框架。 這一成就基于TCCI多年的大腦研究成果，賦予智能體長期記憶(LTM)能力，使得框架能夠進行更深層次、更緩慢的思考，并在復雜問題解決中增強大型語言模型(LLM)的決策能力。

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這一里程碑是自該研究院創始人、前中國科技巨頭陳天橋去年宣布"All-In AI戰略"以來，TCCI人工智能團隊的一項重大成就。

OMNE目前的總體成功率達到40.53%，在性能上超過了Meta、微軟、Hugging Face、普林斯頓大學、香港大學、英國人工智能安全研究所以及百川等提交的成果。 與此相比，配備插件的GPT-4的成功率僅為15%。

GAIA是多智能體智能領域中最嚴格的數據集之一，能夠在其排行榜上位居首位，彰顯了TCCI在人工智能領域的深厚專業知識以及拓展創新邊界的能力。

OMNE是一個基于長期記憶(LTM)的多智能體協作框架。 每個智能體具有相同且獨立的系統結構，能夠自主學習和理解完整的世界模型，從而獨立理解其環境。 基于LTM的多智能體協同系統使人工智能系統能夠實時適應個體行為變化，優化任務規劃和執行，促進個性化、高效的自我進化。

這一突破是長期記憶機制的融合，大大縮小了MCTS的搜索空間，提高了對復雜問題的決策能力。 通過引入更高效的邏輯推理，OMNE不僅提升了單個智能體的智能水平，還通過優化協作機制顯著增強了多智能體系統的整體能力。 這種增強的靈感來自對人類大腦皮層柱狀結構的研究。 作為大腦認知和行為功能的基本單位，皮質柱通過復雜的協作機制實現信息處理。 通過加強單個智能體之間的協作，人工智能模型可能逐漸展現出認知能力，構建起內部表征模型，并最終推動系統整體智能的飛躍。

"我們對OMNE榮登GAIA排行榜榜首感到無比自豪。" TCCI人工智能團隊負責人表示。 "這一成就展示了利用長期記憶推動人工智能自我進化和解決現實世界問題的巨大潛力。 我們認為，推進長期記憶和人工智能自我進化的研究對于人工智能技術的持續發展和實際應用至關重要。"

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