近日,WizardLM推出了最新框架AgentGen,该框架致力于通过自动生成多种环境和规划任务,以增强LLM基智能体的规划能力。这一创新的研究不仅提升了智能体在复杂任务中的表现,同时为AI领域提供了一种新的数据合成策略。 AgentGen的核心思想是通过Instruction Tuning和环境生成来提升LLM的智能体规划能力。在传统的智能体训练中,...
为了回答这一问题,我们定量分析了LLM生成文字仿真环境(一类以语言文字描述环境中物体状态的仿真环境)的能力。我们构筑了包含32个文字仿真环境的数据集Bytesized32,并基于此构建了Bytesized32-State-Prediction数据集,分别考察了LLM根据文本需求描述开放性生成仿真环境、以及在已知仿真环境中预测状态变化的能力。我们的实验表...
战场环境对炮兵体系作战能力生成影响建模仿真
按照两阶段方法可以进一步分解如下:i)环境生成:在第一阶段,根据输入指令 i 生成环境 Ei。这可以表示为 Ei = gE(i),其中 gE 是将指令 i 作为输入并生成环境 Ei 的环境生成函数。ii)任务生成:在第二阶段,根据第一阶段生成的环境 Ei 生成任务 Ti。这可以表示为:Ti = gT(i,Ei),其中gT是任务生成函数,它将...
复杂电磁环境对体系作战能力生成和影响的评估
摘要:战场环境是影响炮兵体系作战能力生成的重要因素,其构成要素及特点对炮兵行动影响较大,对各类要 素简单组合或线性叠加分析对体系作战能力生成影响,并不能完全模拟战场环境这一复杂巨系统的作用特点。分析 各类要素之间影响关系,运用系统动力学探究战场环境对炮兵体系作战能力生成影响机理。依据设定情况,以复杂电 磁环境...
摘要 复杂电磁环境是体系作战能力评估中必须考量的重要因素。基于物理一事理一人理(WSR)系统方法论,分析战场电磁环境的物理复杂性、事理复杂性和人理复杂性,阐述战场复杂电磁环境特征,分析战场电磁环境复杂性对体系作战能力生成的影响...展开更多 Complicated electromagnetic environment is an important factor of combat ...
最近,许多研究都证明了通过智能体(Agent)训练提高 LLMs 规划能力的有效性。尽管取得了成功,但这些研究的一个主要局限是,它们主要依赖于人工设计的环境和规划任务。 创建环境和规划任务的劳动密集性质阻碍了多样化和广泛轨迹数据的生成。更明确地说,设计多样化的环境需要定义一系列丰富实用的场景,而实施这些环境通常需要具...
移动业务网络从功能上可以分为( A. 网络适配层 B. 业务生成环境 C. 内容分发系统 D. 业务能力开放层
北大青鸟职业教育CEO肖睿CCTV专访(二) AIGC重塑职教未来,AI工具如何点亮教与学? 【职教新纪元·智慧启航】北大青鸟职业教育领航人肖睿老师,在CCTV《教育强国》栏目中,深度剖析AIGC(生成式人工智能)如何深刻影响职业教育领域, - 北大青鸟总部于20241023发布在抖音,