Antigravity 的 /teamwork:多智能体把开放难题逐个拆开
来源:research.google — 2026-11-13
📋 概述
Google Research 公布了 Antigravity 多智能体功能 /teamwork 的一批成果:与高校团队合作,把数学、化学、系统软件与机器学习工程里悬置多年的开放问题推进了一步。系统设计的两个出发点很具体——单次生成不可靠,于是并行探索并配「证伪器」(Lean 4 证明检查器、未改动的测试套件、模拟器、硬件计数器)自动筛掉错解;长任务里注意力会散,于是按构造切分上下文,每个专职智能体只拿到它那一步需要的文件与工具,评审者在干净上下文里复核,避免继承原作者的推理。文中列举了 Courtade–Kumar 猜想被完整证明并形式化为 5000 万行 Lean 代码,以及若干复杂度、量子查询与数据结构问题的突破。
🔑 核心要点
- 用并行探索加自动证伪器弥补模型单次生成的不确定性,靠 Lean 4 与真实测试套件判定对错。
- 按构造切分上下文:每个智能体只看到本步所需文件,评审者从干净上下文复核结果。
- 产出包括信息论 2013 年 Courtade–Kumar 猜想的完整证明,并形式化成 5000 万行 Lean 4 代码。
- 工程侧也有落地:Borg 的智能体调度工作流上线两项改动,部分硬件上 TPU 抢占减少 24%。
💡 金句
AI models often lose track of details over multi-day tasks because attention disperses across growing context windows.
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