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《AGENT AI》是由李飞飞等14位来自斯坦福大学和微软的专家联合撰写的综合文章,共80页。全面探讨了多模态交互领域的最新进展,文章将“AGENT AI”定义为一类交互系统,是一个能够整合多模态输入(如视觉、听觉、语言),在特定环境中进行推理、规划,并最终执行具体行动的系统。这种“具身”特性使其能够处理更复杂的现实世界任务,例如控制一个机器人、在游戏中与玩家互动,或是在虚拟现实中构建场景。它们能够感知视觉刺激、语言输入以及其他基于环境的数据,并能产生有意义的具身行动。 传统AI系统在特定任务上表现卓越,但往往缺乏与物理或虚拟世界进行动态、多模态交互的能力。Agent AI的核心思想正是要弥补这一鸿沟,它强调智能体不仅要“理解”,更要“行动”。 Agent AI的关键优势在于,通过将大型基础模型(LLMs/VLMs)置于具体环境中,可以有效缓解模型的“幻觉”问题。因为环境本身提供了即时的、物理的反馈,智能体的行为必须符合环境的规律,从而使其输出更加真实和可靠。这为解决当前大模型普遍存在的生成内容与事实不符的问题,提供了一个创新的解决思路。 文章提出了一个全新的Agent AI训练范式——智能体Transformer(Agent Transformer)。该范式旨在创建一个统一的、端到端可训练的模型,能够同时处理视觉、语言和“智能体”三种类型的输入,包含环境感知、智能体学习、记忆、行动和认知五大核心模块。 这一新范式的核心是引入了“智能体令牌(Agent Tokens)”的概念。这些特殊的令牌被用来表示智能体的特定行为或动作,例如机器人的控制器指令、游戏中的按键操作或是API调用。通过这种方式,模型不仅能理解世界(通过视觉和语言令牌),还能学会在这个世界中行动(通过智能体令牌)。 机器人是Agent AI最典型的“具身”应用。LLM/VLM的强大规划能力可以帮助机器人理解复杂的自然语言指令,并将其分解为一系列可执行的子任务。例如,用户可以告诉机器人“把桌上的派拿去用炉子加热”,Agent AI系统就能规划出抓取、移动、放置等一系列动作。 这篇综述文章不仅是对当前多模态交互领域的一次全面梳理,更是一份指向未来的行动纲领。它将“Agent AI”置于人工智能研究的核心位置,强调了从“被动理解”到“主动行动”的转变是迈向更高级别人工智能的关键一步。
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