AI又一突破,用AI理解AI,MIT推出多模态自动可解释智能体MAIA
AI又一突破,用AI理解AI,MIT推出多模态自动可解释智能体MAIA灵活评估任意系统,轻松添加实验工具。
灵活评估任意系统,轻松添加实验工具。
今年 3 月,「全球首位 AI 软件工程师」Devin 引爆了 AI 圈。与此前 AI 编程助手不同的是,Devin 并不只是辅助编程的角色,而是能够独立地、端到端地完成整个开发项目。
人工智能毫无疑问是当今一项重要议题,通过大模型、垂类应用、智能体等多种方式推动着数字经济的发展。
斯坦福大学心理学系研究科学家赵轩博士开发了一款人工智能心理疗愈 Agent——Sunnie,它具备多轮自然对话的能力,能够基于大语言模型推荐个性化活动。
Agent的记忆实现和调用是提高Agent智能水平的关键。
Voice Agent 是与人类进行对话沟通的 AI,是下一代人机交互界面。和文本相比,声音交互的优势主要体现在:
解决问题:传统生物基因数据处理成本高且繁杂,生物基因数据分析师通常需要做重复而低效的数据处理与核查工作,团队设计了 GenoTEX 数据集以及 GenoAgent 数据处理分析师以进行重复工作替代
解决问题:语言智能体的动作通常由 Token(令牌,语言模型中表示单词/短语/汉字的最小符号单元)序列组成,直接将强化学习用于语言智能体进行策略优化的过程中,一般需要预定义可行动作集合,同时忽略了动作内 Token 细粒度信用分配问题,团队将 Agent 优化从动作层分解到 Token 层,为每个动作内 Token 提供更精细的监督,可在语言动作空间不受约束的环境中实现可控优化复杂度
具身智能是实现通用人工智能的必经之路,其核心是通过智能体与数字空间和物理世界的交互来完成复杂任务。
AI爆发至今,业内普遍流行一句话:AIGC的尽头是AI智能体,但时至今日,大家对AI智能体的理解还比较浅,很多人依旧认为AI智能体离自己还很远。主要是市场上好用的智能体平台并不多。用户关心的是AI到底如何改善工作流,AI到底怎么落地具体的应用场景?或者AI到底是怎么帮我们干活的?