机器人推介策划方案.pdf下载

weixin_39821620 2021-10-07 16:03:51

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现在几乎很难遇到对 AI 没有强烈意见和反应的人。我亲眼见证了自己对 AI 的看法和结论随着岁月的推移而波动。学生时代，我对 AI 以及随之而来的第四次工业革命能带我们走向何方充满了极大的兴奋和乐观。然而，当我开始我的读书俱乐部并每月阅读关于偏见和对 AI 的依赖如何在看得见和看不见的方面影响我们生活的书籍时，这份兴奋很快被削弱了。接着，我开始主持一些活动，邀请几乎来自 AI 和机器学习各个角落的人们，他们不仅谈论自己如何在工作中利用这项技术，还分享了他们对 AI 未来将如何影响我们的信念。

像 GPT-4 这样的大型语言模型（LLM）已经彻底改变了自然语言处理，显示出卓越的语言能力和推理能力。然而，它们在多机器人战略决策环境中的应用却受到严重的限制，包括数学推理能力差、难以遵循指令以及容易生成错误信息。这些缺陷阻碍了它们在战略和交互任务中的表现，因为这些任务要求遵守微妙的游戏规则、进行长期规划、在未知环境中探索以及预测对手的行动。为了克服这些障碍，本文提出了一个新颖的 LLM 代理框架，该框架配备了记忆和专门工具，可增强代理的战略决策能力。

→ 2023年3月17日，OpenAI,OpenResearch与宾夕法尼亚大学的研究论文《GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models》（关于大型语言模型对劳动力市场的影响的早期研究）显示：估计80％的工人属于至少有10％的任务暴露于LLM的职业，而19％的工人则在其任务超过一半被标记为暴露的职业中。最后，人工智能将会带来更多的创新和就业机会，促进社会经济的发展。

在测试时间数据分布发生变化的情况下，提高视觉语言预训练模型（VLM）的泛化能力仍然是一项严峻的挑战。现有的测试时间适应（TTA）方法无法充分利用模型的内部知识，尤其是在动态适应复杂和分层的视觉语义信息方面。在本文中，我们提出了 “记忆注入式提示调整”（MINT）这一新颖的框架来解决这一问题。受人类联想记忆理论的启发，MINT 引入了记忆提示库（MPB），该库存储了可学习的键值提示对，可作为以前所见样本的记忆。在测试过程中，MPB 中的相关提示对会根据测试图像的分层视觉特征进行检索，从而动态组合出关联提示。

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