据Sakana AI官网7月2日消息，日本人工智能公司Sakana AI提出一种人工智能协同算法自适应分支蒙特卡洛树搜索（AB-MCTS），可让多个大语言模型协同工作，通过交换和完善彼此的建议来解决复杂问题。该方法结合了深度搜索和广度搜索的策略，能自适应地平衡探索与利用。在具有挑战性的通用人工智能基准测试中，由ChatGPT、Gemini和DeepSeek等不同模型组合的团队，其解题能力超过了任何独立工作的单个模型。Sakana AI表示，这项研究的灵感源于自然界的集体智能，并已将该算法以TreeQuest的名称开源，旨在推动人工智能协作能力的进一步发展。