我非常喜欢多智能体系统、基于智能体的建模和社会智能——这些框架在主流AI话语中似乎仍然缺失，除了在一些奇怪的地方。以下是一些半成品的想法： 1. 期望一个模型完成所有工作、解决一切问题、提出新创新等，可能并不正确。这在某种程度上是对能力进展的*某些*解释的隐含假设。‘单一天才模型’忽视了推理成本和上下文窗口是有限的这一事实。 2. 人们高估了个体智力：大多数创新是社会组织（合作）和市场动态（竞争）的产物，而不是单一天才的杰作。当然，后者也很重要：智能体越聪明，效果越好。 3. 从模型中仍然可以榨取很多价值，但我认为这与它们的组织方式关系更大。AI Village是一个不错的缩影，也突显了模型失败的许多方式以及需要修复的地方。 4. 一旦你进入多智能体的世界，机构和文化也开始变得重要：游戏规则是什么？什么是被鼓励的，什么是被惩罚的？智能体之间可以做和说什么？冲突如何解决？最近一些协议的出现让我感到很有趣。我们仍然处于早期阶段！ 5. 我们从AI中获得的大多数*价值*和变革性变化将来自产品，而不是模型。模型是认知的原始力量，产品则是使它们对某些用户群体的实际需求有用和适应的东西。产品基本上是原始潜力与特定效用之间的桥梁；事实上，今天许多IDE本质上都是结晶化的多智能体系统。

这是一个有趣的研究，但在所有模型中，为什么要使用4o来评估幸福感的改善呢？

Gemini 3 实在是太棒了。两次拍摄的核电站工作模拟。想象一下在下一个版本的 Genie 中走过这个照片级真实的版本！ 🧬👽☢️