最近李飞飞团队发布了最新的论文《AGENT AI:SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》,对于行业内的人来说,李飞飞女神在AI视觉领域的地位,毋庸置疑,这次她又提到了多模态交互,从网上找来材料,长达80页的全英PDF,看的很费劲,就把阅读过程的双语内容贴出来,方便大家阅读。 -1. 写在论文前面 每次从网上找...
《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的Agent AI系统的概述。Agent AI正作为一个有前景的途径走向人工智能(AGI)。 Agent AI训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架,用于现实不可知训练,通过利用生成AI以及多个独立的数据源。
第6节介绍Agent AI在游戏、机器人和医疗保健领域的应用。 第7节探讨了研究界为开发一个多功能的Agent AI所做的努力,该Agent AI能够应用于各种模式、领域,并弥合模拟到真实的差距。 第8节讨论了Agent AI的潜力,它不仅依赖于预先训练的基础模型,而且还通过利用与环境和用户的交互不断学习和自我改进。 第9节介绍了...
《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的 Agent AI 系统的概述。Agent AI 正作为一个有前景的途径走向人工智能(AGI)。 Agent AI 训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架,用于现实不可知训练,通过利用生成 AI 以及多个独立...
论文提出了一种新的Agent AI范式和框架,用于训练能够感知和执行多模态输入的Agent AI系统。具体来说,该方法包括以下几个关键步骤: 1. 使用预训练模型: 利用LLM和VLM作为Agent的基础,通过预训练策略有效地引导Agent对重要模态(如文本或视觉输入)的理解。
《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的Agent AI系统的概述。Agent AI正作为一个有前景的途径走向人工智能(AGI)。 Agent AI训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架,用于现实不可知训练,通过利用生成AI以及多个独立的数据源...
标题:AGENT AI: surveying the horizons of multimodal interaction 作者:Zane Durante, Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Ran Gong, Jae Sung Park, Bidipta Sarkar, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Yejin Choi, Katsushi Ikeuchi, Hoi Vo, Li Fei-Fei, Jianfeng Gao ...
“Agent AI 前沿探索,开启智能新篇。” 在人工智能领域,Agent AI 正崭露头角。它究竟有何独特之处?又将如何改变我们的生活?本文将深入解读这篇由顶尖学者联合撰写的综述,为你揭开 Agent AI 的神秘面纱,展现其在多模态交互中的无限潜力。 Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction一个能够感知和...
《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》一个能够感知和在不同领域和应用中行动的Agent AI系统的概述。Agent AI正作为一个有前景的途径走向人工智能(AGI)。 Agent AI训练已经展示了在物理世界中进行多模态理解的能力。它提供了一个框架,用于现实不可知训练,通过利用生成AI以及多个独立的数据源...
李飞飞等:Agent AI的多模态交互革命《AGENT AI: SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》一篇关于多模态交互和Agent AI的论文以及未来展望 1、Agent AI的定义与目标: Agent AI是一类交互系统,能...