
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。
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。
人类离AGI究竟还有多远?最新一期Nature文章,从以往研究分析、多位大佬言论深入探讨了LLM在智能化道路上突破与局限。
以 GPT4V 为代表的多模态大模型(LMMs)在大语言模型(LLMs)上增加如同视觉的多感官技能,以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧,但迄今为止,我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
原通义千问大模型技术负责人周畅(花名:钟煌)于 7 月 18 日被曝将离职创业,然而在 10 月 23 日,就有消息称周畅已经低调加入了字节跳动。
强化微调可以轻松创建具备强大推理能力的专家模型。
最近从由大型语言模型(LLM)驱动的聊天机器人向如今该领域所定义的 Agent 系统或 Agentic AI 的转变,可以用一句老话来概括:“少说话,多做事。”
近两年来,AI技术取得了重大发展。与此同时,对于使用版权内容进行AI模型训练争议不断,各国也都在积极探索适合自身的规制框架。
OpenAI“双12”直播第二天,依旧简短精悍,主题:新功能强化微调(Reinforcement Fine-Tuning),使用极少训练数据即在特定领域轻松地创建专家模型。少到什么程度呢?最低几十个例子就可以。
在 Minecraft 中构造一个能完成各种长序列任务的智能体,颇有挑战性。现有的工作利用大语言模型 / 多模态大模型生成行动规划,以提升智能体执行长序列任务的能力。
目前,这一领域发展迅速,但现有综述多聚焦于单智能体的架构、特定能力或多智能体系统的某些方面,尚缺乏从个体到社会模拟的系统性回顾。因此,本文试图填补这一空白,为该领域提供全面的概述。