Alita是一种新型通用AI代理系统,采用极简设计理念,以"最小预定义,最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita,只配备一个核心能力和少量通用模块,能自主创建所需工具并重用为模型上下文协议(MCPs)。实验显示,Alita在GAIA基准测试上达到87.27%的通过率,超越包括OpenAI Deep Research在内的复杂系统,证明简约设计可带来卓越性能。
大连理工大学和浙江大学研究团队提出MoR(Mixture of Reasoning)方法,通过将多种推理策略嵌入AI模型参数中,让AI能自主选择最适合的思考方式,无需人工设计专门提示词。该方法包含思维生成和数据集构建两阶段,实验显示MoR150模型性能显著提升,比基线模型提高2.2%-13.5%,为AI推理能力发展开辟新路径。