探索AI Agent的认知架构及记忆的实现机制
探索AI Agent的认知架构及记忆的实现机制Agent的记忆实现和调用是提高Agent智能水平的关键。
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9619 点击 2024-08-01 11:57
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Agent的记忆实现和调用是提高Agent智能水平的关键。
这两天，Apple Intelligence 的上线成为了最大的科技新闻之一。
近年来，针对单个物体的 Text-to-3D 方法取得了一系列突破性进展，但是从文本生成可控的、高质量的复杂多物体 3D 场景仍然面临巨大挑战。之前的方法在生成场景的复杂度、几何质量、纹理一致性、多物体交互关系、可控性和编辑性等方面均存在较大缺陷。
在 2024 年全球开发者大会上，苹果重磅推出了 Apple Intelligence，这是一个全新的个性化智能系统， 可以提供实用的智能服务，覆盖 iPhone、iPad 和 Mac，并深度集成在 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中。
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型，它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术，展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖，即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测，为城市管理和规划提供了强大的支持。
面对LLM逐渐膨胀的参数规模，没有H100的开发者和研究人员们想出了很多弥补方法，「量化」技术就是其中的一种。这篇可视化指南用各种图解，将「量化」的基本概念和分支方法进行了全方位总结。
Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型，给「超级对齐」指条明路：让AI自己当裁判，自我改进对齐，效果秒杀自我奖励模型。
音视频大语言模型在处理视频内容时，往往未能充分发挥语音的作用。video-SALMONN模型通过三部分创新：音视频编码和时间对齐、多分辨率因果Q-Former、多样性损失函数和混合未配对音视频数据训练。该模型不仅在单一模态任务上表现优异，更在视听联合任务中展现了卓越的性能，证明了其全面性和准确性。
防不胜防！黑客通过显示器数据线泄露的信号，就能偷窥你的屏幕内容。
大型语言模型（LLM）展现出了令人印象深刻的智能水平。因此，确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略，以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而，当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击，并被用于恶意用途。