突破！自然语言强化学习(NLRL)：一个可处理语言反馈的强化学习框架
突破！自然语言强化学习(NLRL)：一个可处理语言反馈的强化学习框架在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
来自主题: AI技术研报
7254 点击 2024-12-07 15:11
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在人工智能发展史上，强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题，从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
评估和评价长期以来一直是人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 中的关键挑战。然而，传统方法，无论是基于匹配还是基于词嵌入，往往无法判断精妙的属性并提供令人满意的结果。
国产AI已经学会直接操纵编程软件了！
1966年，首个AI精神健康聊天机器人Eliza问世，作为一种简单的自然语言处理程序，它模拟了心理治疗师的对话风格，标志着AI在心理健康领域应用的起点。
作为自然语言处理（NLP）领域的顶级盛会，EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。
大规模语言模型（LLMs）已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力，这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
文本到图像的生成模型让创作更加灵活，用户可以用自然语言引导生成图像。
最近，来自上海大学、山东大学和埃默里大学等机构的研究人员首次提出了文本边图的数据集与基准，包括9个覆盖4个领域的大规模文本边图数据集，以及一套标准化的文本边图研究范式。该研究的发表极大促进了文本边图图表示学习的研究，有利于自然语言处理与图数据挖掘领域的深度合作。
在Prompt工程领域，规划任务一直以来都是一个巨大的挑战，因为这要求大语言模型（LLMs）不仅能够理解自然语言，还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。
到现在为止，世界上几乎没有程序员不以某种方式使用人工智能助手。但使用 GitHub Copilot 或 Cursor.AI 来询问技术问题和获取调试帮助可能只是个开始。人工智能编程有一天可能涉及能够根据自然语言提示自行编写程序的代理。这些程序甚至可能取代人类工程师。