研究如何使用自然语言来协同解决物理装配问题，结果表明，参与者通过使用更高级别的指称表达逐渐提供越来越简洁的指示，从而达成了共享过程中的概念抽象，这为智能体之间的共同程序化抽象的协调提供了归纳偏见的启示。

Jun, 2021

为了解决 AI 与人类之间协作中的问题，本文提出了一种新颖的计算问题，即为智能体预测它们自己和它们的合作者缺失的任务知识，通过丰富的感知和对话历史进行沟通和学习，以实现联合任务的完成，结果表明，预测合作者缺失知识是一种更可行的方法，且明确建模合作者对话移动和心理状态可以提供更好的结果。

May, 2023

本文介绍了一种基于 Minecraft 环境的智能建筑代理程序，能够通过对话实现任意建筑物的建造，通过对 Minecraft Corpus 数据集进行扩展，赋予建筑代理程序提出问题的能力，并提出了两个新的任务，联合学习任务和学习提问任务。实验结果表明，该模型具有最先进的表现，并有实质性改进。

Apr, 2022

本研究提出了一种 “合作学习” 方法，通过不同机器之间的共享中间级视觉属性信息，改善计算机视觉和机器学习领域中不同层次下的学习表现，尤其适用于存在隐私，安全性和带宽限制等情形下。

May, 2017

提出一个用于多智能体视觉导航的大规模三维数据集 CollaVN，探索不同 MAVN 方法进行智能体的协作，用于弥补以往方法只关注格子世界或者游戏环境的不足，并采用记忆增强型通信框架提高多智能体合作效率和鲁棒性。

Jul, 2021

本文探讨了人工智能与人类的有效协作，分析了人工和人类智能应具备的元素和历史案例，并提出了一个协作人工智能的路线图。

Mar, 2023

本文提出一个学习通信组和决定何时通信的通信框架，可以在两种不同的感知任务上展示其广泛适用性，并显示它显著减少了通信带宽并保持了优异的性能。

May, 2020

本文提出了一种基于目标的协作任务，结合了语言、感知和动作，开发了一个名为 CoDraw 的两个 Agent 之间的协作图像绘画游戏，同时定义了评估协作学习的策略和指标。

Dec, 2017

本文提出了一种基于多智能体协作的视觉语义导航方法，通过分层决策框架、场景先验知识和通信机制，可以使多个机器人协同完成探索任务，并在测试实验中表现出与单一智能体模型相比更高的准确性和效率。

Sep, 2021

本文提出一种基于协同语义推理（CSI）的框架，通过人机视觉交互设计，实现人与算法的可视化协同，揭示深度学习模型的推理过程，从而使用户能够理解和控制模型的部分推理过程，其应用于文档摘要系统的案例研究表明了其可行性。

Jul, 2019