“模型三巨头”协作性能飙升30%，Sakana AI提出新型推理时扩展算法，让模型间协作性能大幅提升

主要观点总结

文章介绍了Sakana AI公司的新型推理时扩展方法——自适应分支蒙特卡洛树搜索（AB-MCTS），该方法结合了多个前沿模型实现集体智能，解决单一AI系统难以应对的复杂问题。研究团队开发出Multi-LLM AB-MCTS系统，在ARC-AGI-2基准测试上的性能超越了单个模型。该方法通过灵活的搜索和针对问题的动态模型选择，实现了高效的推理和问题解决。此外，文章还介绍了AB-MCTS的工作原理、实验结果以及未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 新型推理时扩展方法AB-MCTS的介绍

AB-MCTS是一种新型推理时扩展方法，允许多个前沿模型协同工作，通过利用这些模型的特性，使多个模型能够进行有效试错，解决单一AI系统难以应对的复杂问题。

关键观点2: Multi-LLM AB-MCTS系统的开发

研究团队开发了Multi-LLM AB-MCTS系统，该系统结合了AB-MCTS和多个前沿模型，能够在推理时动态选择最优模型，从而提高解决问题的效率。

关键观点3: AB-MCTS在ARC-AGI-2基准测试上的表现

研究团队在ARC-AGI-2基准测试上发布了初步实验结果，展示了AB-MCTS和Multi-LLM AB-MCTS系统的性能超越了单个模型，为解决复杂问题提供了新的方向。

关键观点4: AB-MCTS的工作原理

AB-MCTS通过灵活的搜索和针对问题的动态模型选择，实现了高效的推理和问题解决。它在深度和广度两个方向上进行灵活搜索，以更好地适应问题和上下文。

关键观点5: 未来的发展方向

Sakana AI将基于这项研究重点关注AI进化和集体智能，力争开创更加新颖的AI系统。未来可能通过开发更优的最终答案选择算法、构建更复杂的奖励模型或引入大模型作为裁判来解决存在的问题。

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