子类别包括图像记忆(iconic memory,视觉)、回声记忆(echoic memory,听觉)和触觉记忆(haptic memory,触觉);与之对应的是LLM中作为原始输入的learning embedding representations。 短期记忆:存储我们当前意识并需要执行复杂认知任务的信息(学习与推理),时间范围约20-30秒;与之对应的是LLM中的上下文学习,其短暂且有限,受到...
过去的大语言模型（如ChatGPT）像“知识百科”，只能一问一答。但如今的AI智能体（LLM-basedagents）已经进阶为“行动派”——它们能规划任务、调用工具（比如订机票）、记住对话历史，甚至自我纠错。但问题来了：如何判断这些AI助手是否靠谱？就像人类需要考试，Agent也需要一套科学的评估体系。本文首次系统性梳理了Ag...
• LLM+P:通过结合基于PDDL的符号规划器,使用LLM将问题组织成PDDL语言格式,并利用Fast Downward solver进行规划。 • LLM-DP:特别为动态交互环境设计,将环境反馈信息形式化为PDDL语言,并使用BFS solver生成规划。 • LLM+PDDL:在LLM生成的PDDL模...
人工为Agent设计Profile是非常灵活的,可以给agent设计任意的Profile信息,但是缺点也很明显,费人费力,如果一个系统中有成百上千的Agent,这个Profile设计成本就非常高了。 LLM生成。该方法基于LLMs自动生成agent profile。通常,它首先指出概要文件生成规则,阐明目标人群中Agent概要文件的组成和属性。然后,可以选择指定几个种...
A unified framework for the architecture design of LLM-based autonomous agent from A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents Agent系统概述 规划是大语言模型(LLMs)解决复杂问题的关键能力,它涉及创建一系列动作来实现特定目标。自主智能体,作为 LLMs 的一个重要应用,是实现通用人工智能(AGI)的...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) ...
1. 175B 的参数 LM 可能还没有达到其性能上限,通过观察到 LLM 的参数量从 13B 到 175B 时,TCF 模型的性能还没有收敛。这一现象表明将来使用更多参数的 LLM 用作文本编码器是有带来更高的推荐准确性的潜力的; 2. 即使是由极其庞大的 LM(如 GPT-3)学习到的物品表示,也未必能形成一个通用的表征。在相应...
A unified framework for the architecture design of LLM-based autonomous agent from A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents Agent系统概述 规划是大语言模型(LLMs)解决复杂问题的关键能力,它涉及创建一系列动作来实现特定目标。自主智能体,作为 LLMs 的一个重要应用,是实现通用人工智能(AGI)的...
四、基于LLM的可迁移推荐系统 当下人工智能领域进入大模型时代,越来越多的通用大模型在各个领域被提出,极大的促进了AI社区的发展。然而大模型技术在推荐系统领域应用还处于早期阶段。诸多问题并没有得到很好的回答,如利用大语言模型理解推荐任务是否能大幅超越原有的ID范式?是否越大规模参数的大模型网络可以带来通用推荐...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 解释 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: • 任务分解(Task Decomposition) ...