Rob Fergus

Giam doc Meta FAIR

Lý do theo dõi: Dinh huong FAIR

Biến động nhân sự

Chưa có biến động nhân sự.

Bài báo

Bài báo2026-10-20 · Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)

Công bố dữ liệu cấu trúc được sử dụng trong bài báo về thiết kế enzyme dựa trên trí tuệ nhân tạo

Supplementary Data 2. Designed and predicted structures of all designs

Demis Hassabis · Pushmeet Kohli · Rob Fergus và 35 người khác

Nội dung: Nhóm nghiên cứu đã công bố tất cả các tệp dữ liệu cấu trúc được đề cập trong bài báo về thiết kế enzyme bằng trí tuệ nhân tạo cho các phản ứng hóa học mới.
Kết quả chính: Tệp nén chứa các cấu trúc do mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra, các cấu trúc được thiết kế lại và dữ liệu cấu trúc dự đoán bổ sung.
Ý nghĩa: Dữ liệu được công bố cho phép các nhà nghiên cứu liên quan xác minh kết quả thiết kế enzyme dựa trên trí tuệ nhân tạo và tiến hành nghiên cứu thêm.Tóm tắt AI

AI cho khoa học

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗ PDF ↗

Bài báo2026-10-06 · arXiv (Cornell University)

Phương pháp mới đánh giá khả năng tự cải thiện của các tác nhân AI thông qua trải nghiệm

Agent Plasticity: Measuring Self-Improvement Through Experience

Rob Fergus và 10 người khác

Nội dung: Giới thiệu khái niệm độ dẻo của tác nhân và nghiên cứu các phương pháp đánh giá để đo lường hiệu quả tự cải thiện của các tác nhân AI tự phát triển thông qua trải nghiệm.
Kết quả chính: Mặc dù có cơ hội học tập tương tự nhau, các mô hình tiên tiến nhất cho thấy sự khác biệt lớn trong quỹ đạo cải thiện của chúng, và tác nhân có hiệu suất cuối cùng tốt nhất không nhất thiết phải cải thiện hiệu quả nhất.
Ý nghĩa: Cho thấy rằng khi đánh giá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là không chỉ đo lường năng lực tại một thời điểm cố định mà còn phải đo lường mức độ cải thiện hiệu quả của chúng thông qua trải nghiệm.Tóm tắt AI

Agent & lập trình

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗ PDF ↗

Bài báo2026-10-04 · arXiv (Cornell University)

Đề xuất phương pháp nhiều tác nhân AI tích lũy công việc trong kho lưu trữ Git để giải quyết vấn đề

GitSwarm: Decentralized Compounding Inference

Rob Fergus và 13 người khác

Nội dung: Đã đề xuất và đánh giá GitSwarm, một hệ thống 'suy luận tích lũy' trong đó nhiều tác nhân AI giống nhau làm việc độc lập trong một kho lưu trữ Git được chia sẻ, liên tục lưu trữ, tham chiếu và kết hợp các kết quả trung gian.
Kết quả chính: Đã báo cáo giải quyết tất cả 30 bài toán chứng minh toán học trong một lần chạy, vượt qua đường cơ sở mạnh nhất dưới điều kiện ngân sách cố định (65.1 điểm) với trung bình 79.4 điểm trên tiêu chuẩn lập trình ProgramBench, đồng thời cải thiện các cấu trúc ban đầu thông qua các thí nghiệm lặp đi lặp lại qua ba nhiệm vụ cấu trúc mạng thần kinh.
Ý nghĩa: Cho thấy AI có thể tích lũy các thành tựu trung gian thay vì loại bỏ kết quả sau mỗi lần thử, tái sử dụng chúng cho các công việc tiếp theo, từ đó gợi ý một hướng đi cho việc giải quyết vấn đề dài hạn và thiết kế AI cho nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, vì đây là kết quả ở mức độ tóm tắt, rất khó để đánh giá tác động công nghiệp thực tế chỉ từ tài liệu này.Tóm tắt AI

Agent & lập trình AI cho khoa học

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗ PDF ↗

Bài báo2026-09-29 · arXiv (Cornell University)

De xuat kythuat sieu ly luan giup tac nhan AI xac dinh 'cach tien hành' truoc khi thuc hien nhiem vu

Thinking Before Thinking: Scaling Agentic Inference Through Meta-Reasoning

Rob Fergus và 11 người khác

Nội dung: De xuat phuong phap 'sieu ly luan tac nhan' (agentic meta-reasoning) xu ly co he thong cac quyet dinh dieu khien thuc thi nhu tai su dung ket qua nhiem vu truoc do bao nhieu, co nen bat dau lai tu dau khong, va khi nao thi dung lai, danh cho cac tac nhan AI thuc hien nhiem vu dai.
Kết quả chính: Tren chuan danh gia tai cau truc chuong trinh ProgramBench, phien ban dua tren GPT-5.5 dat 71.5%, cao hon muc 58.0% cua Codex, va phien ban dua tren Opus 4.8 dat 67.2%, cao hon muc 65.5% cua Claude Code.
Ý nghĩa: Theo ban tom tat, dieu nay cho thay khi cac tac nhan thuc hien nhiem vu dai hon, viec phan bo tai nguyen tinh toan cho dieu khien thuc thi co cau truc co the tro nen quan trong hon. Tuy nhien, vi cac ket qua trong ban tom tat duoc thu thap duoi cac chuan danh gia va dieu kien thuc nghiem cu the, that kho de ket luan rang chung chuyen hoa truc tiep thanh hieu suat san pham thuc te.Tóm tắt AI

Hiệu quả suy luận Agent & lập trình

Tóm tắt chi tiết Đọc bài gốc ↗ PDF ↗

Trang này tổng hợp các bài báo đã công bố, thông báo chính thức và tin báo chí chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin. Tóm tắt do AI viết dựa trên phần tóm tắt của bài báo và được biên tập viên kiểm tra; có thể khác bản gốc, vì vậy hãy kiểm tra bản gốc cho các nội dung quan trọng. Đây không phải khuyến nghị mua bán chứng khoán hay tư vấn đầu tư. Biến động nhân sự ghi nguồn từ thông báo chính thức hoặc báo chí lớn; một phần lý lịch tham khảo Wikidata (CC0). Các bản tóm tắt trên trang này được AI dịch từ bản tiếng Hàn đã được biên tập viên kiểm tra.