代码链接:https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention 具体来说,代理注意力在传统的注意力三元组 (Q,K,V) 中引入了一组额外的代理向量 A,定义了一种新的四元注意力机制 (Q, A, K, V)。其中,代理向量 A 首先作为查询向...
使用的是多头的attention,上图是对agent i来讲计算Q值的过程,首先将每个agent的observation和action编码成e(这个过程图中没有表示),将e_{i}输入到多头attention中,这里论文的代码中给的是4个头,每个头计算e_{i}和集合中除i之外其他agent的e_{j}(需要注意的是这里的j代表的不是一个agent,是除agent i外的age...
Writing 书写 GetAttention 获得注意 Read 阅读 Greet 问候 我们选取几种常用的动作参数举例 Private Sub Form1_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load ComboBox1.Items.Add("显示") ComboBox1.Items.Add("问候") ComboBox1.Items.Add("隐藏") ComboBox1....
The success of Large Language Models (LLMs) has led to extensive attention to instruction and prompt engineering. This direction is primarily concerned with designing and optimizing model inputs, i.e., prompts or instructions, to more precisely guide the models to generate the desired outputs. Th...
随着序列长度的增加,由于Self-Attention机制中的成对标记计算,计算需求将呈指数级增长。缓解这些长度限制的策略包括文本截断、分割输入,以及强调文本的关键部分。还有一些研究修改了注意力机制,以降低复杂性,从而适应较长的序列。 总结记忆:提高记忆效率的第二种策略取决于记忆总结的概念。这能确保Agent毫不费力地从历史...
随着序列长度的增加,由于Self-Attention机制中的成对标记计算,计算需求将呈指数级增长。缓解这些长度限制的策略包括文本截断、分割输入,以及强调文本的关键部分。还有一些研究修改了注意力机制,以降低复杂性,从而适应较长的序列。 总结记忆:提高记忆效率的第二种策略取决于记忆总结的概念。这能确保Agent毫不费力地从历史...
"""Retrieve information corresponding to the attention action.""" returnself.memory.get_by_actions(self.watch) @property defhistory(self)->list[Message]: returnself.memory.get() 从上面代码中,可以看到几个重要的变量: · 环境,定义智能体所处的环境信息,此智能体的结果和其它属于此环境的智能体的结果...
show "GetAttention", "向前倾并敲击" show "GetAttentionContinued", "向前倾并再次敲击" show "GetAttentionReturn", "返回正常姿势" ShowLoop "Hearing_1", "耳朵伸长(循环的动画)" ShowLoop "Hearing_2", "头向左倾(循环的动画)" ShowLoop "Hearing_3", "头向左转(循环的动画)" ...
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GOAL,ATTENTION,PERFORMANCE EVALUATION是依照 plan and resolve 模式的模板写的,GOAL,ATTENTION 体现的是规划能力,PERFORMANCE EVALUATION 体现的是反思能力。 ROLE,EXAMPLES是用来控制 Agent 的规划合乎逻辑。 CONSTRAINTS,TOOLS是用来控制 Agent 合理利用手头工具。