虽然大型语言模型(LLM)Agent备受关注,但它们在试错学习方面存在局限性。本研究认为,从经验中学习新action对于LLM Agent的学习能力提升至关重要。与人类通过体验式学习自然扩展动作空间和技能不同,LLM Agent通常在固定的动作空间内操作,这限制了它们的成长潜力。简单来说:作者思考的问题在于,很多场景的 action space 是固...
这些研究表明,LLM-based Agent所表现出的智能水平在某些方面与人类的认知水平相当。 情感智能: 情感有别于认知能力,涉及主观感受和情绪状态,如喜悦、悲伤、恐惧和愤怒。随着 LLM 的日益强大,LLM-based Agent现在不仅能完成复杂的推理和认知任务,还能对情绪进行细致入微的理解。最近的研究探索了 LLMs 的情绪智能(EI)...
同样,亚利桑那州立大学(ASU)的研究也指出:大语言模型(LLMs)自身无法进行规划推理,它只是将问题从一种语法格式转换成另外一种符号表示,如要真正解决问题还需靠外部符号求解器。 然而就在最近,微软研究人员也深入探讨了Agent AI的基础,强调了智能Agent在物理、虚拟现实、混合现实、感官交互等方面的能力,并指出Agent AI...
这些围绕大模型(LLM)构建的agent通过任务分解、反思、协作分工和利用外部工具等各种策略来增强其任务规划能力。尽管当前的提示技术在为某些闭源语言模型提供良好的规划能力方面是有效的，但这些方法通常受限于模型固有的理解能力和其受训知识范围。为满足不同领域(如问答、网页浏览、机器人等)的广泛应用和定制需求，研究人...
在探索大规模语言模型(LLMs)的应用上,自主智能体展现了巨大的潜力,能够增强和模拟人类工作流程。目前研究主要集中在以角色扮演形式驱动 LLMs,通过多轮对话解决问题。然而,在面对更为复杂的任务时,简单地连接多个 LLM 可能导致解决问题的...
Agent有了自己的定义和内涵后，「智能体」的研究成为了AI社区的焦点。基于LLM的Agent 对Agent的深入研究从20世纪中期开始，人们的努力取得了一定的成就，但Agent的应用场景极为受限，只能实现特定的任务。而人们想要的AGI是通用的、能适用于广泛的场景中的，而不是一个专精的工具。也许专精的工具也能发挥出相当大的...
1.参与游戏AI的算法研发工作,方向包括但不限于强化学习、模仿学习、LLM Agent,结合游戏场景,提供技术解决方案; 2.应用场景&前沿技术探索,推进AI for game的价值落地的深度和广度。 岗位要求 1.计算机相关专业,硕士及以上学历,2年及以上相关工作经验; 2.对机器学习、强化学习、深度学习等算法原理及其在互联网行业的...
该论文做了第一个关于 raw agent（指不依赖复杂的prompt工程和协作框架的LLM agent）的 scaling property 的研究，其对各种 LLM 基准进行了全面的实验，以验证此发现的普遍性，并研究了可以促进其发生的策略。目前代码已开源。多个小模型超过大模型 论文讨论了诸多集成 LLM 的相关工作，包括 LLM 自集成、异构 LLM ...
因此，基于LLM的AI Agent，将是人们长期研究的方向。研究方向二：AI Agent构建、应用与评估 这是AI Agent研究的主要方向。构建AI Agent需要深入理解其核心技术，包括LLM、记忆、规划技能和工具使用能力。AI Agent的应用领域非常广泛，包括游戏、个人助理、情感陪伴等。评估AI Agent的性能是研究的重要部分，需要考虑如何...
在探索大规模语言模型(LLMs)的应用上,自主智能体展现了巨大的潜力,能够增强和模拟人类工作流程。目前研究主要集中在以角色扮演形式驱动 LLMs,通过多轮对话解决问题。然而,在面对更为复杂的任务时,简单地连接多个 LLM 可能导致解决问题的不可控性,难以满足实际需求。人类通过长期实践积累了各种领域的标准操作流程(SOPs)...