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原標題：智能體首次達到Kaggle Grandmaster水平，華為用結構化推理補齊思維鏈短板
關鍵字：華為,數據,任務,科學,智能
文章來源：機器之心
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機器之心報道
編輯：Panda前些時日，AI 大模型開始掌握操作計算機的能力，但整體而言，它們與物理世界互動的能力仍處于早期階段。
為了提高 LLM 在復雜的現實世界中的表現，研究者們提出了各種提示策略來提升大模型的推理和規劃能力，比如思維鏈、思維樹和思維圖譜。這些進步與工具集成一起，推動著通用 AI 智能體的發展，讓它們現在已經能夠用 LLM 輸出的決策策略來解決序列決策問題（不過依然還相對簡單）。
在現實世界中，一個難題的解決方案往往都不是孤立存在的，而需要系統性的方法。這就促使人們開始研究如何讓 LLM 通過順序或并行模塊處理智能體任務，從而動態地、分步驟地解決問題。
近日，華為諾亞方舟實驗室、倫敦大學學院（UCL）和達姆施塔特工業大學的一個研究團隊在這個研究方向上做出了自己的貢獻。他們采用第一性原理方法，將數據的分析、處理和預測（即數據科學）作為 LLM 與現實世界環境和外部系統交互的核心和可遷移技能，得到了一種利用 LLM 解決系統數據科學任務復雜性的新方法。然后他們基于此開發了智能體 Agent K v1.0，并讓其參加了多模態 Kaggle 競賽。最終 Agent K v

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