【新智元导读】三个前沿AI能融合成AGI吗？Sakana AI提出Multi-LLM AB-MCTS方法，整合o4-mini、Gemini-2.5-Pro与DeepSeek-R1-0528模型，在推理过程中动态协作，通过试错优化生成过程，有效融合群体AI智慧。
这种想法，曾经在在2024年对于进化模型融合的研究中得到过初期验证，通过进化计算和模型融合，利用现有开源模型挖掘到了多模型所蕴含的巨大群体智慧。
第一种方法和人类使用的「更长时间思考」策略如出一辙——通过RL生成更长的思维链，来显著提升推理模型的能力。比如OpenAI的o1/o3和DeepSeek的R1。
第二种，是「重复采样」，即让LLM根据同一个提示词多次生成解决方案。这种广度优先搜索，会重复地查询LLM，但不会参考先前尝试的结果。而LLM的随机性，则会对同一问题会产生不同的答案。
步骤1：算法将决定是（1）选择一个现有节点（深入搜索），并在下一层级重复步骤1；还是（2）从当前节点生成一个新的解决方案（扩展搜索），并进入步骤2。
步骤3：被选中的LLM会基于父节点生成一个更优的解决方案，并对结果进行评估。这个新生成的解决方案将作为一个新节点添加到搜索树中。
ARC-AGI旨在评估一种类人、灵活的智能，这种智能可以高效地进行推理并解决新问题，而不像传统指标那样测试特定技能或知识。
为了主要评估搜索算法的最大潜在性能，使用了Pass@k指标，该指标用于衡量在k次尝试内是否至少找到了一个正确的解决方案。
Multi-LLMAB-MCTS旨在通过推理时Scaling多个前沿模型的合作来提升性能。在结合多个LLM方面，也提出了诸如多智能体辩论（Multiagent Debate）、智能体混合（Mixture-of-Agents）和LE-MCTS等其他方法。
自2024年中以来，「推理」模型逐渐受到重视，这些模型通过强化学习优化推理过程，开启了继模型扩展之后的新范式——推理时Scaling时代。
无论是将人类送上月球的阿波罗计划，构建全球信息命脉的互联网，还是破译生命密码的人类基因组计划，这些里程碑式的成就，皆源于无数头脑之间的协作与共鸣。
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? 林坂生记者 周景春 摄
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