以往这种过程需要几天甚至几周来完成，但由Isaac Gym可将模拟时间提高1000倍，强化学习内循环能在几分钟完成。最后，依赖于奖励反射，Eureka还支持一种新形式的上下文 RLHF。它能够将人类操作员的反馈融入自然语言中，以引导和调整奖励功能。最终，在29种不同的开源RL环境中，83%基准测试中Eureka都优于人类，并实现...
我个人认为，“agent”这个词非常令人沮丧。它缺乏一个单一、明确和广为理解的含义...但使用这个术语的人似乎从来不承认这一点。如果你告诉我你正在构建“智能体”（agent），那么你几乎没有向我传达任何信息。如果不读懂你的想法，我就无法知道你说的是几十种可能定义中的哪一种。我看到的主要有两类人，一类人...
【新智元导读】最近,复旦、俄亥俄州立大学、Meta和宾夕法尼亚州立大学的研究者发现,GPT-4Agent规划旅行只有0.6%成功率!离在人类复杂环境中做出规划,智能体还任重道远。 AI智能体,是目前学界炙手可热的前沿话题,被众多专家视为大模型发展的下一个方向。 然而,最近复旦、俄亥俄州立大学、宾夕法尼亚州立大学、Meta ...
如果你想尝试一下,请键入“y”,或者键入“n”创建一个新的。 如果确定创建一个新的Agent,那么需要定义一个名字以及角色的描述: 接下来,定义最多5个目标(Goal) 至此,Auto-GPT开始如期执行,但是需要用户授权接下来的操作,用户可以输入y表示授权下一步操作,输入y-N表示用户可以授权接下来几个步骤的操作,输入n表示...
新的GPT-4将直接根据你的输入自动选择工具完成你的任务,那么这里就涉及了意图理解、任务规划、工具使用等。基本上就类似当前的AI Agent的工作原理,包括此前的AutoGPT、MetaGPT等都是类似的思路。 以网友的实测为例,在新的GPT-4模式下,你可以直接输入如下类似如下内容:让GPT-4查询2023年某个地方的天气,并展示总结...
Scialom还透露,Meta已经在6月开始训练Llama 4模型,并且重点可能会放在Agent技术上。Agent技术是指使AI能够更有效地执行复杂任务和交互的技术,这表明Meta在AI的应用方面可能会有新的突破。此外,Meta的AI科学家在Latent Space的播客节目中详细讨论了Llama 3.1的研发过程,以及对未来模型的期望。 Meta的这些进展显示了公司...
英伟达最新AI AgentEureka,用GPT-4生成奖励函数,结果教会机器人完成了三十多个复杂任务。 比如,快速转个笔,打开抽屉和柜子、抛球和接球。 尤其是转笔这个技能,要知道靠人类逐帧制作动画,也是非常困难的。 最终,Eureka在超过80%的任务中都超越人类专家,让机器人平均性能提升到50%以上。
新的GPT-4将直接根据你的输入自动选择工具完成你的任务,那么这里就涉及了意图理解、任务规划、工具使用等。基本上就类似当前的AI Agent的工作原理,包括此前的AutoGPT、MetaGPT等都是类似的思路。 以网友的实测为例,在新的GPT-4模式下,你可以直接输入如下类似如下内容:让GPT-4查询2023年某个地方的天气,并展示总结...
首先，指定一个标签配置(参见下面的config对象)并创建一个LabelingAgent。接下来，通过运行agent.plan，使用config中指定的LLM对的数据集进行一次标注 最后，使用agent.run运行标签 实验1：尝试简单的标签指南 定义下面的配置文件:config = { "task_name": "ToxicCommentClassification", "task_type": "classific...
这里以TAMER(Training an Agent Manually via Evaluative Reinforcement,评估式强化人工训练代理)框架为例。该框架将人类标记员引入到模型代理(Agents)的学习循环中,可以通过人类向代理提供奖励反馈(即指导Agents进行训练),从而快速达到训练任务目标。GPT-4的多模态奖励模型(RM)是小号的有监督精调模型(SFT),但在顶部添加...