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北京网站设计公司yy成都柚米科技15,苏州网站优化推广,wordpress标题字体样式,百度官网认证多少钱一年李飞飞教授团队在其论文《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》中#xff0c;描述了多模态智能体#xff08;AI Agent#xff09;的框架和发展路线。科学家们思路清晰。 一、Agent AI#xff0c;核心是一个由五个模块组成的智能体认知架构。 1描述了多模态智能体AI Agent的框架和发展路线。科学家们思路清晰。一、Agent AI核心是一个由五个模块组成的智能体认知架构。1环境与感知Environment and Perception这是智能体与世界交互的起点。与传统模型被动接收结构化数据不同Agent AI主动从物理或虚拟世界中感知信息并且这种感知是多模态的涵盖视觉、听觉、文本、传感器数据等。更重要的是感知模块内嵌了任务规划与技能观察的能力这意味着Agent在感知环境时并非茫然地接收一切信息而是带着明确的目的去理解环境。2认知Cognition认知是Agent的“大脑”是一个处理中枢包含思考、意识、感知、共情等高级智能活动。大语言模型LLM和视觉语言模型VLM在此发挥核心作用为Agent提供强大的世界知识、逻辑推理和上下文理解能力。认知模块负责解释感知到的信息进行多步推理并制定出实现目标的策略。3行动Action行动模块承接认知模块的决策负责生成具体的操作指令。这些指令可以是与物理世界交互的机器人控制命令如移动、抓取也可以是与虚拟世界交互的API调用、代码生成或自然语言回复。行动模块通过控制器Controller作用于环境从而改变环境的状态。4学习LearningAgent AI并非静态系统其核心优势在于持续学习和自我进化的能力。论文强调了多种学习机制包括预训练Pretraining、零样本/少样本学习Zero-shot/Few-shot、强化学习RL和模仿学习IL。通过与环境的交互即“Agent Interactive Closed-loop”Agent从成功和失败的经验中学习环境的反馈Feedback会回流至学习和记忆模块用于优化未来的决策。5记忆Memory传统模型的“记忆”通常局限于短暂的上下文窗口而Agent AI的记忆模块是一个更持久、更结构化的系统。它存储着知识Knowledge、逻辑Logic、推理路径Reasoning和推断Inference的结果。这使得Agent能够从过去的经验中提取知识形成长期记忆从而在面对新任务时不必从零开始而是可以举一反三。这五个模块共同构成一个完整的、可交互的智能体认知闭环使Agent能够通过感知环境、做出决策、执行行动并从反馈中学习实现持续迭代和进化。表1Agent AI五模块系统的功能与特点核心模块主要功能关键特点环境与感知 Perceptio多模态信息感知视觉、听觉、文本等主动感知内置任务规划与技能观察能力认知 Cognition信息处理与决策LLM和VLM提供知识推理基础支持多步推理和策略制定行动 Action生成操作指令物理控制/虚拟交互通过控制器改变环境状态支持机器人操作、API调用等学习 Learning持续学习与进化结合预训练、零样本/少样本学习、强化学习和模仿学习记忆 Memory存储知识、逻辑和推理路径长期结构化记忆支持经验提取和举一反三大模型的驱动作用与挑战大型基础模型Foundation Models特别是大语言模型LLM和视觉语言模型VLM的成熟是Agent AI范式的根本驱动力。这些模型通过在海量数据上的预训练内化了关于世界的大量常识知识和专业知识使Agent在启动之初就具备强大的零样本规划能力。例如当一个机器人Agent接收到“帮我热一下午餐”的指令时它能利用LLM的知识自动将模糊指令分解为一系列具体的子任务“打开冰箱→找到午餐盒→把它放到微波炉里→设置时间→启动微波炉”。这种能力极大地降低了为每个任务编写复杂规则的成本。幻觉问题大模型也带来了新的挑战。其中最突出的是幻觉问题即模型可能生成与事实不符或毫无根据的内容。在需要与物理世界精确交互的场景中这可能是致命的例如机器人Agent幻觉出一个不存在的物体并试图抓取。Agent AI范式通过“环境交互”为解决幻觉问题提供了一个关键的“锚点”。因为Agent的决策和行动必须在真实或模拟的环境中得到验证如果模型生成的计划在环境中不可执行如试图穿过一堵墙环境会立即提供负反馈。这种持续的、基于物理规律的反馈会倒逼模型将其内部知识与外部的现实世界对齐从而显著减少幻觉的发生。社会偏见基础模型可能继承训练数据中的社会偏见导致其行为和语言带有歧视性。论文强调在设计Agent AI时必须将包容性作为核心原则包括使用更多元化的数据进行训练、建立偏见检测与纠正机制以及在人机交互中设计符合道德和尊重他人的指导方针。数据隐私和安全同时当Agent在医疗、家居等敏感领域与用户深度交互时会收集大量个人数据数据隐私和安全成为重大挑战。论文提出需要为Agent AI建立明确的法规和监管框架确保数据使用的透明度并给予用户控制其数据的权利。通过提示工程Prompt Engineering限制模型的行为范围或增加由人类监督的验证层是确保Agent在安全可控范围内运行的有效手段。应用前景游戏、机器人与医疗论文深入探讨了Agent AI在三个前沿领域的巨大应用潜力展示了其如何从理论走向现实。1游戏Gaming场景传统的游戏NPC非玩家角色行为由固定的脚本驱动模式单一、可预测而Agent AI将彻底改变这一现状。基于LLM的Agent可以扮演NPC拥有自己的记忆、目标和情感能与玩家进行真正有意义的对话并根据玩家的行为和游戏世界的变化动态调整自己的行为甚至形成复杂的社会关系。斯坦福的“生成式智能体”小镇实验Generative Agents是这一理念的早期探索。玩家可以用自然语言与游戏世界互动例如告诉NPC“我们去森林里寻找草药”NPC能够理解并协同行动为开放世界游戏带来前所未有的沉浸感和自由度。此外Agent还可以作为创作者的“AI副驾驶”根据简单的指令或草图自动生成游戏关卡、道具甚至完整的3D场景极大地提高游戏开发效率。2机器人Robotics场景机器人是Agent AI最直接的物理化身Embodiment。用户只需用日常语言下达指令如“把桌子收拾干净”机器人Agent就能自主规划并执行一系列复杂的物理操作。论文展示了使用GPT-4V来理解人类视频演示并将其转化为机器人可执行任务序列的实验这让机器人编程变得如“教孩子做事”般直观。在模拟环境中训练机器人成本低、效率高但如何将学到的技能迁移到物理世界是一个核心挑战。Agent AI通过领域随机化Domain Randomization等技术在模拟训练中引入足够多的变化如光照、材质、物理参数的变化使学到的策略对真实世界的细微差异更具鲁棒性。机器人Agent还能融合视觉、语言、触觉等多种信息来理解环境例如不仅“看到”一个杯子还能通过语言指令理解这个杯子是“易碎的”从而在抓取时采用更轻柔的力度。3医疗健康Healthcare应用在医疗领域Agent AI同样具备巨大的应用潜力。Agent可以作为医疗聊天机器人进行初步问诊、收集病史并基于医学知识库为医生提供诊断建议。这在医疗资源匮乏的地区能极大地提升初级诊疗的覆盖率和效率。此外Agent还能结合实时传感器数据为用户提供个性化健康管理例如通过监控心率、睡眠模式等指标提供健康建议和预警。医疗领域的知识更新极快Agent AI可以通过持续学习快速整合最新医学研究成果辅助医生做出更精准的诊断和治疗决策。表2Agent AI在三大领域的应用特点与案例应用领域关键应用典型案例/技术游戏 Gaming动态NPC行为、自然语言互动、场景创作斯坦福“生成式智能体”小镇实验、AI副驾驶生成游戏内容机器人 Robotics语言指令驱动、模拟训练迁移、多模态环境理解GPT-4V解析视频演示、领域随机化技术、触觉与视觉融合医疗 Healthcare辅助诊断、个性化健康管理、实时数据监控医疗聊天机器人问诊、传感器数据健康预警、整合最新医学研究二、挑战与未来方向尽管Agent AI展现出巨大潜力但其发展仍面临多重挑战。首先是如何实现视觉、语言、听觉、动作等模态的深度融合以及如何训练一个能在不同领域高效工作的“通用Agent”。这需要解决多模态鸿沟和领域通用性问题。其次幻觉、偏见和数据隐私等伦理和社会挑战需通过技术、监管和伦理框架的共同推进来解决。论文还强调建立标准化的评测体系对于指引领域发展和衡量技术进步至关重要。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】