寻路型AI（Wayfinding AI）：打造“更像医生”的健康对话系统
现代人获取健康信息的入口极多，但也伴随低质信息、理解偏差与焦虑等风险。大型语言模型（LLMs）虽然在医学知识与 […]
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谷歌
ReasoningBank：构建“面向推理的记忆”机制，使智能体实现自主进化能力
大型语言模型（LLM）驱动的智能体正被用于长期、持续的真实世界任务（如网页浏览、软件工程自动化），但主流智能体
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Personal Health Agent（PHA）：面向个人健康的多智能体框架，数据科学、领域专家、健康教练三种智能体协同
个人健康与日常福祉高度相关，但传统“单体式”对话大模型在面对真实用户的多样化健康诉求（数据解读、医学知识查证、
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TUMIX（Tool-Use Mixture）：多代理并行+多轮迭代，稳态提升推理表现
大模型在推理任务中已可调⽤代码解释器与搜索等外部工具，但“何时用文本推理、何时写代码、何时检索、以及如何把这些
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用“上下文内微调（In-Context Fine-Tuning, ICF）”方法改进TimesFM（跨领域零样本预测的时序基础模型）
论文In-Context Fine-Tuning for Time-Series Foundation Mod
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“测试时扩散”框架（Test-Time Diffusion Deep Researcher, TTD-DR）：通过“草稿—去噪—检索—自进化”，提升长篇研究报告生成质量
当前“深度研究（Deep Research, DR）”型智能体在撰写复杂、长篇的研究报告时，常依赖通用的测试时
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