Ученият от ByteDance Ли Ханг предлага обща рамка за AI агенти [图片]

Д-р Ли Ханг, старши учен в ByteDance, наскоро публикува перспективна статия, озаглавена „Обща рамка на AI агенти“ в академичното списание Journal of Computer Science and Technology (JCST), предлагайки унифицирана рамка, приложима както за софтуерно базирани, така и за хардуерно базирани AI агенти.

Рамката дефинира агентите като ориентирани към задачи системи, които приемат текстови или мултимодални данни като входове и изходи, разчитат на големи езикови модели (LLM) за разсъждения, обучават се чрез обучение с подсилване и са способни да използват инструменти и системи за дългосрочна памет. Документът идентифицира LLM като основния „мислещ“ компонент на AI агентите, като твърди, че техните способности до голяма степен определят цялостната интелигентност на агента. Функционално, рамката прави паралели с механизмите на мозъка за обработка на информация, особено в използването на невро-символна обработка.

Докладът допълнително твърди, че софтуерните агенти (работещи на персонални компютри или мобилни устройства) и хардуерните агенти (като роботи) споделят една и съща основна архитектура, различавайки се основно в своите входно-изходни модалности, като физическите агенти допълнително обработват двигателни действия. В заключителния си раздел документът очертава бъдещи изследователски насоки, включително мащабиране на данни, разработване на автономно учене през целия живот и подобряване на безопасността и контролируемостта, като същевременно предупреждава, че лошо проектираните функции за възнаграждение за подсилващо обучение могат да въведат значителни рискове.

Източник: AIvix

Source link