Der „Leseclub für große Sprachmodelle und Multiagentensysteme' startet diesen Samstag!

Einführung

„Large Language Model and Multi-agent System Reading Club“ wird an diesem Samstagabend um 20:00 Uhr zum ersten Mal geteilt. Dieses Mal werden Guo Taicheng, ein Doktorand der Informatik an der University of Notre Dame, und Li Guohao, der Gründer des derzeit beliebten Multi-Agenten-Frameworks CAMEL und Postdoktorand an der University of Oxford, Vorträge halten! Weitere Papierautoren der Tsinghua-Universität, der Peking-Universität, der Zhejiang-Universität, des MIT, der UIUC und anderer Universitäten werden der Reihe nach erscheinen, also bleiben Sie dran!

Inhaltsübersicht teilen

Guo Taicheng: Überblick über LLM-Multi-Agenten

LLM-Multi-Agent-Hintergrundeinführung

Grundlegende Elemente von Multi-Agenten

Schnittstelle

Profilerstellung

Kommunikation

Funktionen

Aktuell. Multi -Agent Forschungsarbeitstyp

Übersicht

Framework

Agenten zur Problemlösung

Agenten für die Weltsimulation

Orchestrierung und Erwerb von Fähigkeiten

Häufig verwendete Datensätze für die Forschung mit mehreren Agenten

Herausforderungen und Forschungsmöglichkeiten aus verschiedenen Perspektiven

Li Guohao: CAMEL – Erkundung der Multi-Agenten-Gesellschaft des LLM-Modells für große Sprachen Folgendes

Experimentdemonstration und aktuelle Herausforderungen

Szenarien generieren

Experimentelle Ergebnisse

Aktuelle Herausforderungen

Vorstellung des Sprechers

Guo Taicheng: Doktorand in Informatik an der University of Notre Dame, dessen Betreuer Professor Xiangliang ist Zhang.

Forschungsrichtung: Verwendung von LLM und LLM-basierten Agenten zur Lösung von Argumentations- und Planungsproblemen in wissenschaftlichen Bereichen, AI4Science und Empfehlungssystemen. Er hat Artikel auf Konferenzen wie NeurIPS und WWW veröffentlicht und den KDD Cup und die NeurIPS BlackBox Optimization Challenge gewonnen. IEEE Computer Gewinner/Zweiter bei Wettbewerben für maschinelles Lernen wie der Society Challenge.

Li Guohao: Gründer von CAMEL, Postdoktorand an der Universität Oxford, Forscher für künstliche Intelligenz, Initiator von CAMEL-AI und DeepGCNs Open-Source-Projekten. Engagiert für den Aufbau intelligenter Agenten, die wahrnehmen, kommunizieren, schlussfolgern und handeln können. Er ist außerdem Kernmitglied von PyG.org. Er promovierte in Informatik an der King Abdullah University of Science and Technology bei Professor Bernard Ghanem. Während seiner Doktorarbeit arbeitete er als Forschungspraktikant bei Intel ISL. Er besuchte die ETHz CVL als Gastforscher und arbeitete bei Kumo AI.

Forschungsrichtungen: einschließlich autonomer Agenten, grafisches maschinelles Lernen, Computer Vision und eingebettete künstliche Intelligenz. Er hat relevante Artikel in Top-Konferenzen und Fachzeitschriften wie ICCV, CVPR, ICML, NeurIPS, RSS, 3DV und TPAMI veröffentlicht.

Vorgestellt vom Gastgeber

Zhao Shiyu, ein angesehener Forscher an der School of Engineering der West Lake University, Leiter des Intelligent Unmanned Systems Laboratory und Gewinner des National Overseas High-Level Talent Youth Project. Er schloss sein Studium an der Beijing University of Aeronautics and Astronautics mit einem Bachelor-Abschluss und einem Ph.D. an der National University of Singapore ab. Bevor er an die Westlake University kam, war er Dozent am Department of Automatic Control and Systems Engineering der University of Sheffield. VEREINIGTES KÖNIGREICH. Seine Forschung konzentriert sich auf Themen wie Steuerungsentscheidungen in Systemen mit mehreren Robotern und widmet sich der Untersuchung von Robotersystemen der nächsten Generation, die interessant, nützlich und herausfordernd sind. Darüber hinaus wird das von ihm verfasste englische Lehrbuch „Mathematical Foundations of Reinforcement Learning“ gemeinsam von Tsinghua University Press und Springer Press veröffentlicht. Es hat derzeit mehr als 1,7.000 Sterne auf GitHub erhalten und das Kursvideo wurde mehr als 700.000 Mal online angesehen .

Ren Qinyuan erhielt 2008 seinen Doktortitel in Steuerungswissenschaft und -technik von der Zhejiang-Universität. Anschließend wechselte er an die Abteilung für Computer- und Elektrotechnik der National University of Singapore, um sich an der Steuerungsforschung für unbemannte intelligente Unterwassersysteme zu beteiligen. Ab Juli 2015 arbeitete er als Robotik-Forschungswissenschaftler am Institute of Information Technology der Singapore Agency for Science, Technology and Research. Seit 2017 ist er als Professor an der Zhejiang-Universität tätig. Dr. Ren Qinyuan ist derzeit IEEE Senior Member und Herausgeber mehrerer internationaler Fachzeitschriften. Er beschäftigt sich hauptsächlich mit Forschungsarbeiten zu Bewegungssteuerung, bionischer Intelligenz und Mensch-Computer-Interaktion.

Dr. Cui Jinqiang ist leitender Ingenieur am Pengcheng Laboratory. Zu seinen Forschungsgebieten gehören Multiagentensysteme, Simultane Kartierung und Lokalisierung (SLAM) sowie hochpräzise 3D-Rekonstruktion. Dr. Cui erhielt seinen Doktortitel von der National University of Singapore und absolvierte zuvor sein Master- und Bachelorstudium an der Northwestern Polytechnical University. Er hat mehrere Auszeichnungen bei internationalen Mikro-UAV-Wettbewerben gewonnen und zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten in verwandten Bereichen veröffentlicht.

Leseclub für große Sprachmodelle und Multiagentensysteme

Wir haben viele hochmoderne Wissenschaftler eingeladen, ihre Ansichten zu teilen, darunter Guo Taicheng, Li Guohao, Qian Chen, Wang Zhenhailong, Xu Yuzhuang, Yang Zonghan, Liu Zijun und Hongxin Zhang, Zhang Jintian, Dong Yihong, Liang Tian, ​​​​Yilun Du usw., weitere Themen werden noch rekrutiert. Wenn Sie an großen Modellen und Multi-Agenten-Systemen interessiert sind, sind Sie herzlich willkommen, sich uns anzuschließen. Man kann auch Freunde finden, das Wichtigste ist: Lasst uns gemeinsam lernen!

Hauptsächlich verwandte Referenzen

[ 1 ] Guo T, Chen X, Wang Y, et al. Große sprachmodellbasierte Multiagenten: Ein Überblick über Fortschritte und Herausforderungen [ J ] [ 2 ] Sumers T R, Yao S, Narasimhan K, et al. Kognitive Architekturen für Sprachagenten [ J ] . Metagpt: Meta-Programmierung für ein kollaboratives Framework mit mehreren Agenten [J] arXiv preprint arXiv:2308.00352, 2023.

[4] Li G, Hammoud H A A K, Itani H, et al große Sprachmodellgesellschaft [ J ] . arXiv-Vorabdruck arXiv:2303.17760, 2023.

So nehmen Sie teil:

Scannen Sie den QR-Code, um am Multi-Agent-Leseclub teilzunehmen, treten Sie dem Gruppenchat bei, erhalten Sie Zugriff auf die Reihe der Leseclubs und kommunizieren Sie mit wissenschaftlichen Forschern an vorderster Front und Praktikern aus Unternehmen in der Community und fördern gemeinsam Multi-Agent-Entwicklungen in diesem Grenzgebiet.

Besonderer Dank geht an die Einheit

Datawhale

Eine Open-Source-Organisation, die sich auf den Bereich KI konzentriert und viele herausragende Lernende zusammenbringt. Die Mission gilt den Lernenden und die Lernenden wachsen zusammen.

Agent42

Eine ökologische offene Plattform, die sich der Förderung der Integration und Innovation von Industrie, Wissenschaft und Forschung zu KI-Agenten widmet

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