内容介绍：
如何有效地组织和协调由多个智能体构成的系统？本次分享将介绍一种基于经济激励机制的多智能体协作方法，使智能体能够自主判断何时采取行动，以及何时与其他智能体进行交互。
在这一机制中，每个智能体会根据自身对行动时机和价值的判断进行“出价”，并依据后续智能体是否愿意继续行动及其反馈获得相应奖励。通过类似市场竞价的方式，系统能够自然地协调不同智能体之间的分工与合作，并在互动过程中涌现出更有效的集体智能。
本次分享还将展示这一方法在数学推理、科学研究和芯片设计等任务中的应用，以及其所取得的初步成果。
嘉宾：
Yilun Du，现任哈佛大学 Kempner Institute 及计算机科学系助理教授，并创立、领导 Embodied Minds Lab。他本科及博士均毕业于 MIT，博士期间师从 Leslie Kaelbling、Tomas Lozano-Pérez 和 Joshua B. Tenenbaum 教授。
此前，他曾担任 OpenAI Research Fellow 及 Google DeepMind 高级研究科学家，并曾获得国际生物学奥林匹克竞赛金牌。他的研究聚焦于生成模型、决策、机器人学习与具身智能，以及这些方法在科学研究中的应用。
个人主页：https://yilundu.github.io。
主持人：
陈灿宇，现为美国西北大学计算机科学博士生，曾赴加州大学伯克利分校担任研究生访问学者，由 Dawn Song 教授指导。其研究方向主要包括基础智能体（Foundation Agents）、人工智能可信性与多模态学习。他的研究成果曾获得多项学术荣誉，包括 AAAI 2026 TrustAgent Workshop 最佳论文奖、AAAI 2026 PerFM Workshop 杰出论文奖、CIKM 2025 LASS Workshop 杰出论文奖，以及 NeurIPS 2023 ICBINB Workshop Didactic Paper Award。其中，他在多项获奖工作中担任第一作者或共同第一作者。此外，他还入选了 Bloomberg Data Science Ph.D. Fellowship。个人主页：https://canyuchen.com。
