逆向博弈论如何约束 AI 智能体
一种名为“逆向博弈论”（机制设计）的新思路试图通过设计激励机制让 AI 智能体守规矩，而非窥探模型内部或训练其价值观。MIT 经济学家 Stephen Morris 等人的预印本论文提出让模型互相预测答案、互相对抗或配对偏向相反的模型，以阻止其在测试中故意藏拙。普林斯顿的 Elad Hazan 则提出让模型轮流扮演解题者与审计者，并对失职审计者施罚。
#论文/研究
MIT Technology Review · AIAI 评分4848
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法多由外部固定并行结构，未教会模型按问题难度自适应选择并行度。