集体推理架构突破：多智能体协同推理准确率首超人类专家组

2028年1月7日，新加坡国立大学AI实验室在Nature Machine Intelligence上发表论文，正式公布Nexus-7集体推理框架的完整实验数据。该框架通过7个专用AI智能体的协同推理，在多项高难度专业任务中首次超越人类专家小组。

Nexus-7的核心创新在于「分歧驱动深化」机制。当多个智能体对同一问题产生不同判断时，系统不会简单投票取多数，而是将分歧点作为新的推理起点，生成更细粒度的子问题进行深入分析。项目负责人陈伟明教授介绍，这套机制让系统在面对模糊信息时表现尤为突出。

在医学诊断测试中，Nexus-7对2000例疑难病例的诊断准确率达到94.3%，而由5名资深专科医生组成的专家组准确率为89.6%。在法律案例分析任务中，Nexus-7的合同条款漏洞识别率为97.1%，对照组律师团队为91.8%。

不过，研究团队也指出了当前局限。Nexus-7的推理过程平均耗时是人类专家组的3.2倍，单次推理的算力成本约为47美元。陈伟明表示，团队正在开发轻量版本，目标是将成本压缩到5美元以下。

业界对该成果反应不一。DeepMind研究员Sarah Chen在社交平台上表示，这标志着AI从「单体智能」向「集体智能」的范式转移。但MIT媒体实验室的Kate Crawford教授提醒，集体推理可能放大单个智能体的偏见，需要更严格的公平性审计框架。

新加坡政府已将Nexus-7列为国家级AI重点扶持项目，计划在未来两年内投入1.2亿新加坡元推进医疗和法律领域的应用落地。