我们研究了在开放世界环境中多任务具身代理的任务规划挑战。我们发现两个主要困难:1)在开放世界环境(例如Minecraft)中执行计划需要准确且多步推理,因为任务是长期性的;2)由于普通规划器不考虑当前代理完成给定子任务的难易程度,而在复杂计划中对平行子目标进行排序,导致的计划可能低效甚至不可行。因此,我们提出了“描述...
利用动作知识,模型将这一洞见应用于简化任务的规划过程。它通过制定一条连贯的规划路径来实现这一目标,...
基于大模型的 Agent 基本组成应该包含规划(planning),工具(Tools),执行(Action),和记忆(Memory)四个方面,上一篇中重点讲了进行长记忆管理的 8 种方案,本节将从 Agent 的概念、ReAct 框架、示例、以及一些论文思路来具体聊下任务规划的话题,同时会辅以代码帮助理解,欢迎大家一起探讨。 在OpenAI AI 应用研究主管 Li...
这种将复杂任务简化为几个更简单的子任务的过程是人类的一个显著能力,体现在将一个任务分解为几个更简单的子任务上 [Schraagen 等人,2000],这类似于众所周知的算法策略“分而治之”,如图 (1) 所示。任务分解通常涉及两个关键步骤:首先,将复杂任务分解为“子任务”,称为“分解”步骤;其次,为子任务规划,称为...
因此,我们也建议通过大模型的业务收益进行包装。这里我们举一个核心例子,就是基于Agent进行自动化,上图中通过增加大模型,增加了理解层面和规划层面的控制,而不只是执行层面的控制,因此大模型能够作为一个大脑控制整个任务的分解和执行,从而实现全流程自动化以降低成本。
Self-planning 代码生成在多个代码生成数据集上进行了严格的评估,结果表明,与直接利用语言模型进行代码生成的方法相比,Self-planning 具有明显的优势,性能提升显著,凸显了 self-planning 在代码生成任务中的重要价值。 下面具体介绍一下 self-planning 代码生成方法。
1)任务规划ChatGPT 等 LLM 首先对用户请求进行解析,进行任务分解,并根据其知识规划任务顺序和依赖关系; 2)模型选择LLM 将解析后的任务分配给专家模型; 3)任务执行专家模型在推理端点上执行分配到的任务,并将执行信息和推理结果记录到 LLM; 4)响应生成LLM 对执行过程日志和推理结果进行汇总,并将汇总结果返回给用户...
2,在内部充分实践后,京东会将技术能力以组件化、模块化方式对外输出。京东对大模型制定了“三步走”的明确规划,分别是在内部打造通用大模型、在内部的产业场景大规模实践,大模型的价值在内部充分验证后,再开放给合作伙伴。3,大模型对于面向未来星辰大海技术的创新也提供坚实、高效的底座;它不仅是跨时代的技术...
5.任务执行和输出生成。 输入数据到部署的模型中。 模型处理数据并根据任务目标生成输出(例如,预测、分类、生成文本)。 评估输出质量,根据任务需求进行进一步处理或改进。 6.任务评估和改进。 根据预先确定的评估标准评估任务完成情况。 分析任务执行的瓶颈和改进领域。 迭代任务规划和执行过程,以提升性能和效率。 注意...
落实国家新一代人工智能创新发展试验区建设任务,加强人工智能伦理安全规范及社会治理实践研究,研发并部署人工智能伦理治理公共服务平台,服务政府监管与产业自律自治,强化相关责任主体科技伦理规范意识,提升科技伦理治理能力。 更多精彩,请关注“官方微信” 关于国脉 ...