机器之心

突破多智能体系统边界，开源方案OWL超越OpenAI Deep Research，获17k star

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港大、camel-ai 等机构提出Workforce多智能体框架及OWL训练方法，在GAIA基准测试上取得69.70%准确率，超越多家商业系统和开源方案。该研究将系统分解为规划器、协调器和工作节点三个核心组件，通过解耦设计实现跨领域迁移，并采用两阶段优化训练策略提升规划器能力。

首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述，入选ACL 2025主会

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本文介绍了一篇被ACL 2025主会议接收的语音语言模型综述论文，该文由香港中文大学团队撰写。文章探讨了当前语音大模型的发展及其在自然对话、实时交互等方面的应用前景，并提出了未来研究的重点和挑战。