从文字模型到世界模型!Meta新研究让AI Agent理解物理世界
从文字模型到世界模型!Meta新研究让AI Agent理解物理世界LLM已经可以理解文本和图片了,也能够根据它们的历史知识回答各种问题,但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知
LLM已经可以理解文本和图片了,也能够根据它们的历史知识回答各种问题,但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知
大模型颠覆一切,终于还是颠到了本小编头上。 还是一个一句话就被打造出来的Agent。 像这样,抛给Ta一篇文章,不到1秒,标题建议就新鲜出炉了。
一年多来,大模型技术的进步日新月异,模型能力的上限不断抬高。但从产业变革的角度看,大模型的落地或许刚刚处于开端阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力,并推动生产力更快更好地变革,仍然是一个充满探索空间的课题。
本文来自Sangeet Paul Choudary,其以在平台经济学和网络效应方面的研究而闻名。在本文中,Choudary探讨了垂直 AI 与代理如何重塑 B2B 工作流价值链。在他看来,虽然大多数人工智能炒作都围绕水平 B2C 应用,但真正的机会在于垂直 B2B 人工智能。
AgentLite 便是其中一个起点,专注从科学研究的角度把 Agent 以及 Multi-Agent 的开发标准统一,让学术界的奇思妙想更快迭代
4 月 4 日,Y Combinator W2024 Batch Demo Day 正式开始。这次共亮相 260 个项目,YC 从 2.7 万份申请中筛选出来,通过率低于 1%,是历史上 YC 录取比例最低的一轮批次之一。
2024 年英伟达 GTC 大会上,创始人兼 CEO 黄仁勋以人形机器人压轴,并表示构建通用人形机器人的基本模型是今天能在 AI 领域解决的最令人兴奋的问题之一
模仿人类阅读过程,先分段摘要再回忆,谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能,有效上下文提升了3-20倍。
特工少女说:顾洲洪老师是复旦大学数据科学博士,最近新发表了一篇《AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior》的论文,此文是顾老师自己对论文的解读,经授权转载自顾老师的知乎,点击文末阅读原文可跳转原文链接,学术交流可加文末顾老师的微信。
在探索人工智能边界时,我们时常惊叹于人类孩童的学习能力 —— 可以轻易地将他人的动作映射到自己的视角,进而模仿并创新。当我们追求更高阶的人工智能的时候,无非是希望赋予机器这种与生俱来的天赋。