Maison Périphériques technologiques IA Ciblant la société intelligente, MetaGPT s'associe à l'équipe de Jürgen Schmidhuber

Ciblant la société intelligente, MetaGPT s'associe à l'équipe de Jürgen Schmidhuber

Nov 09, 2023 am 08:37 AM
产业

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Au cours des derniers mois, l'exemple de MetaGPT [1] de la société de logiciels Agents a été impressionnant. Il a rapidement gagné 30 000 étoiles sur GitHub et a reçu des dizaines de médias professionnels mondiaux et de grands rapports V. Mais les éditeurs de logiciels d’agents ne sont qu’un microcosme de la société des agents. Une société intelligente peut compter des éditeurs de logiciels, des sociétés de commerce électronique et des sociétés de jeux, ainsi qu'un grand nombre d'agents indépendants pour assurer la productivité. Jürgen Schmidhuber, le père de l'intelligence artificielle moderne, reconnaît également fortement le concept de société intelligente. Lui et son équipe ont apporté d'importantes contributions au MetaGPT et figurent sur la liste des auteurs du MetaGPT.

Dès 1986, Marvin Minsky menait une révolution idéologique dans le domaine de l'intelligence artificielle avec son ouvrage « Society of Mind (SOM) » [2]. Il a proposé une théorie très originale : l’esprit n’a pas besoin d’être composé de parties individuelles dotées d’intelligence, mais est plutôt un système complexe assemblé à partir de l’interaction d’une série de parties simples. C’est cet assemblage qui a donné naissance à ce que nous connaissons. Intelligence et conscience. Ce concept a eu un impact incommensurable et profond sur la construction d’agents autonomes et leur développement ultérieur.

Avec le bond en avant de la technologie de l'intelligence artificielle jusqu'en 2023, nous pouvons désormais imaginer que si chaque petit composant possède lui-même un certain degré d'intelligence, comment ils interagiront les uns avec les autres et quel niveau d'intelligence collective ils produiront. Parmi les articles de recherche sur la Natural Language Agent Society (NLSOM, Language Agent Society) au premier semestre 2023 [3], émanant d'institutions de recherche bien connues telles que l'Université des sciences et technologies du roi Abdallah, le Laboratoire suisse d'intelligence artificielle, l'Université d'Oxford et Des scientifiques de l'ETH Zurich ont exploré ensemble la possibilité de créer des communautés d'agents intelligents.

Ils ont proposé de créer une communauté d'agents basée sur le langage, capables d'accomplir de manière collaborative des tâches qu'un seul agent ne peut pas ou est difficile à accomplir de manière indépendante. L'étude propose une série d'idées expérimentales qui sont plus que de simples preuves de concept. Elles sont considérées comme un précurseur d'une société contenant des milliards d'agents intelligents, qui pourraient également inclure des membres humains.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

https://arxiv.org/pdf/2305.17066.pdf

Lors du CogX Festival 2023, Jürgen a montré au public sa profonde connaissance des grands modèles linguistiques (LLM). En discutant de sujets liés aux agents, il a mentionné diverses façons de construire des systèmes auto-améliorés, notamment les machines universelles de Turing [4] et les machines de Gödel [5]. Il a souligné que le grand modèle de langage actuel nous offre une nouvelle façon de penser – en utilisant un langage symbolique universel (tel que le langage naturel ou le code de programmation) comme interface pour connecter différents modèles. Ces modèles peuvent communiquer avec d’autres modèles de langage pour construire un paradigme de société de l’esprit en langage naturel (NLSOM).

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Le professeur Jürgen Schmidhuber est directeur scientifique du Laboratoire suisse d'intelligence artificielle (IDSIA) et directeur du Centre d'intelligence artificielle de l'Université des sciences et technologies Roi Abdallah (IA Initiative, KAUST). Son travail a un impact profond sur des domaines importants de l'intelligence artificielle tels que l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), le méta-apprentissage (Meta Learning) et les réseaux de neurones (Neural Network).

Jusqu'à présent, les citations Google Scholar du professeur Schmidhuber s'élèvent à 210 000, dont 90 000 citations pour l'article sur la mémoire à long terme et à court terme (LSTM) en tant que co-inventeur. À l’âge de 15 ans, il espérait développer une intelligence artificielle plus intelligente et capable de s’améliorer pour pouvoir prendre sa retraite. Deux des quatre personnes qui ont fondé DeepMind, ainsi que leur première recrue en doctorat en IA, venaient du laboratoire de Jürgen Schmidhuber.

Dans la société imaginée par Jürgen, toute communication est transparente et facilement explicable. Il a mentionné un concept appelé « Mindstorm », c'est-à-dire que lorsqu'un problème est posé, cette société mentale en langage naturel peut coopérer pour résoudre le problème.

Dans ce processus, chaque membre de la société peut avoir des idées et des perspectives différentes, et il collectera et intégrera ces différentes idées pour prendre des décisions collectives.

Cette méthode est particulièrement adaptée pour résoudre des problèmes qui ne peuvent être résolus efficacement par un seul agent. Jürgen a en outre expliqué que ces problèmes peuvent être de nature programmatique, comme l'utilisation du langage Python pour résoudre un problème de programmation spécifique. Grâce à cette synergie, l’intelligence collective de la société des agents intelligents sera en mesure de parvenir à des solutions qui transcendent les capacités individuelles.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Cette itération du projet MetaGPT a reçu les conseils directs de Jürgen, et son équipe a également fourni beaucoup de soutien en matière de codage, d'écriture et d'ingénierie.

Ensuite, cet article analysera en détail le contenu mis à jour de l'article MetaGPT afin que les lecteurs puissent comprendre ses détails plus en profondeur.

1. Mise à jour du papier et du cadre

Mise à jour de la section 3.1 du papier : il explique le concept de conception de spécialisation des rôles et de division du travail dans le cadre MetaGPT, et explique le mode de comportement d'un agent unique dans MetaGPT et la méthode d'organisation. dans le cadre des SOP.

Section 3.2 mise à jour du document : Présentation du mécanisme de communication dans le cadre MetaGPT, y compris la conception d'une interface de communication structurée et le mécanisme de publication-abonnement.

Mise à jour dans la section 3.3 de l'article : un mécanisme de rétroaction exécutable est introduit, qui est un mécanisme d'itération continue et d'autocorrection pendant l'exécution du code.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Fig.2. Exemple de protocole de communication (à gauche) et exemple de programmation itérative avec retour exécutable à la volée (à droite). À gauche : les agents utilisent un pool de messages partagé pour publier des messages structurés. Ils peuvent également s'abonner à des messages pertinents en fonction de leur configuration. Image de droite : après avoir généré le code initial, l'agent ingénieur peut exécuter le code et vérifier si des erreurs sont signalées pendant le fonctionnement. Si une erreur se produit, l'agent vérifiera les résultats de l'exécution et les comparera avec le PRD, la conception du système et les fichiers de code pour réécrire et optimiser le code.

1.1. Protocole de communication des agents

Actuellement, la plupart des collaborations multi-agents se font via des conversations basées sur le langage naturel, mais ce n'est pas la manière optimale de résoudre des tâches spécifiques.

La sortie en langage naturel sans contraintes ni exigences spécifiques peut conduire à une distorsion du contenu de l'information ou à un changement d'orientation sémantique.

Par conséquent, le contenu de communication structuré et les formulaires d'interface aident les agents à comprendre rapidement et précisément les exigences des tâches, et sont également propices à maximiser la rétention du contenu informatif. En nous référant aux exigences de rôle pour différents postes dans les SOP humaines, nous définissons des spécifications de sortie pour chaque rôle qui sont conformes aux experts humains occupant le poste correspondant, exigeant que l'agent convertisse les informations originales en langage naturel en une expression plus structurée (comme indiqué dans la figure ci-dessous). Comme la structure des données, la conception de l'API et le diagramme de séquence.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Fig.3 Diagramme schématique du processus de développement du logiciel MetaGPT, montrant que les SOP structurées peuvent apporter de meilleurs résultats. Voir l'annexe B pour une démonstration plus détaillée.

Dans des expériences ultérieures, nous avons comparé MetaGPT et ChatDev (en utilisant un mécanisme de communication et de collaboration sous forme de chat) pour résoudre réellement cette tâche complexe de développement logiciel. Les résultats montrent que la conception d'interfaces de communication structurée peut apporter. effets significatifs sur la collaboration entre agents intelligents.

Mécanisme de publication-abonnement

Dans le processus de communication multi-agents, s'appuyer uniquement sur une méthode de communication 1v1 à point unique augmentera non seulement la complexité de la topologie de communication, entraînera une faible efficacité de la collaboration, mais augmentera également considérablement le développement frais. Par conséquent, nous avons mis en œuvre un pool de messages partagés et un abonnement basé sur les intérêts dans le cadre via le mécanisme de messagerie [publier-abonnement].

Plus précisément, l'environnement fournit un pool de messages partagé à partir duquel les agents peuvent obtenir des informations directement sans demander aux autres agents un par un. Dans le même temps, l'agent peut filtrer et filtrer les messages en fonction de ses propres intérêts/comportements concernés, réduisant ainsi la surcharge de messages/mémoire. Comme le montre la figure 3, l'architecte prête principalement attention au document PRD du chef de produit, mais accorde moins d'attention au document de l'ingénieur de test.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

1.2, Conception de commentaires itératifs exécutables

Les commentaires de débogage et d'exécution jouent un rôle important dans les tâches de programmation quotidiennes. Cependant, les méthodes existantes manquent souvent de mécanismes d'autocorrection et effectuent uniquement une évaluation de la faisabilité du code par le biais de mécanismes de révision et de révision du code. Afin de réduire davantage le problème d'hallucination du LLM dans la génération de code, nous introduisons un mécanisme de rétroaction exécutable pour améliorer le code de manière itérative. Grâce au retour automatique des résultats des tests d'exécution de code, l'évaluation et le jugement de la faisabilité du code sont effectués, et LLM est encouragé à effectuer l'auto-itération et l'optimisation. Comme le montre la figure 2, les ingénieurs peuvent continuer à mettre à jour le code en fonction des résultats de l'exécution du code et effectuer des tests itératifs jusqu'à ce que le test réussisse ou se termine après un maximum de N tentatives.

2. Mise à jour de l'expérience

Dans la partie expérimentale, nous avons ajouté des expériences pour explorer les effets de l'introduction de frameworks multi-agents dans les SOP, et des expériences pour améliorer la qualité du code provoquée par un feedback itératif exécutable. Sur l'ensemble de données :

  1. Évaluation de l'effet sur la qualité du code : Nous utilisons deux ensembles de données de référence publiques : HumanEval et MBPP.
    1) HumanEval comprend 164 tâches de programmation manuscrites. Ces tâches incluent les spécifications fonctionnelles, les descriptions, le code de référence et les tests.
    2) MBPP contient 427 tâches Python. Ces tâches couvrent les concepts de base et les fonctionnalités standard de la bibliothèque et incluent des instructions, un code de référence et des tests automatisés.
  2. Nous proposons SoftwareDev, un ensemble de données de référence pour les tâches de développement logiciel plus difficiles : notre ensemble de données SoftwareDev collecte 70 instances représentatives de tâches de développement logiciel, chacune avec sa propre invite de tâche (voir tableau papier 5). L'éventail de ces tâches est diversifié (voir la figure 5 de l'article), comme les mini-jeux, les algorithmes de traitement d'images, la visualisation de données, etc. Ils fournissent une plate-forme de test puissante pour les tâches de développement réelles. Contrairement aux ensembles de données précédents, SoftwareDev se concentre sur les aspects d'ingénierie. Dans la comparaison, nous avons sélectionné au hasard sept tâches représentatives pour évaluation.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

2.1. Conception de rétroaction itérative exécutable

La figure 4 montre que MetaGPT surpasse toutes les méthodes précédentes dans les benchmarks HumanEval et MBPP. Lorsque MetaGPT (utilisant GPT-4 comme modèle de base), son Pass@1 sur le benchmark HumanEval est considérablement amélioré par rapport à GPT-4. Il a obtenu 85,9 % et 87,7 % dans ces deux benchmarks publics (compte tenu du coût expérimental, les résultats numériques de certains modèles utilisent directement les résultats fournis par Dong et al. (2023). [6]).

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Figure 4 : Taux de réussite au MBPP et à HumanEval avec une seule tentative

2.2, Ensemble de données de tâches de développement logiciel et mesures d'évaluation

Pour SoftwareDev, nous donnons la priorité à la convivialité réelle des projets générés et réussissons l'utilisation. évaluation manuelle (A, E) ou analyse statistique (B, C, D) pour évaluer les performances, nous démontrons les capacités de génération de logiciels autonomes de MetaGPT à travers des exemples visuels (article Figure 5). Des expériences et analyses supplémentaires peuvent être trouvées dans l'annexe C de l'article :

(A) Exécutabilité : cette métrique évalue le code généré de 1 (échec/non fonctionnel) à 4 (sans défaut). 1 signifie non fonctionnel, 2 signifie fonctionnel mais pas parfait, 3 signifie presque parfait et 4 signifie aucun défaut.

(B) Coût : L'évaluation des coûts comprend ici (1) la durée d'exécution du projet (2) la consommation de jetons et (3) les dépenses réelles.

(C) Statistiques de code : comprend (1) le nombre de fichiers de code (2) le nombre moyen de lignes de code par fichier et (3) le nombre total de lignes de code.

(D) Efficacité de production : la définition de base est l'utilisation du jeton divisée par le nombre de lignes de code, c'est-à-dire le jeton consommé par chaque ligne de code. Plus la valeur est petite, plus l'efficacité de la production de code est élevée.

(E) Coût de révision manuelle : quantifié en nombre de cycles de révision nécessaires pour garantir le bon fonctionnement du code, ce qui représente la fréquence des interventions manuelles, telles que le débogage ou l'importation de dépendances et autres révisions.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

2.3, SOP vs ChatChain

Dans le scénario de résolution de tâches spécifiques, afin d'explorer l'effet des SOP sur la collaboration multi-agents, nous avons choisi ChatDev, un framework d'agent qui prend en charge les tâches de développement logiciel en open source. travail source, comme objet de comparaison d'expérience. ChatDev est un cadre pour l'organisation et la collaboration des agents basé sur la division des rôles de ChatChain et le flux en cascade de développement logiciel. Nous avons sélectionné 7 tâches de SoftwareDev à des fins de comparaison et comparé les indicateurs pertinents mentionnés ci-dessus pour illustrer les différences.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

Comme le montre le tableau 1 de l'article, MetaGPT surpasse ChatDev dans presque toutes les mesures de l'ensemble de données difficile SoftwareDev.

Par exemple : MetaGPT a obtenu un score de 3,75 en termes d'applicabilité, ce qui est très proche de 4 (parfait). De plus, cela prend beaucoup moins de temps (503 secondes) que ChatDev.

Il est également nettement meilleur que ChatDev en termes de statistiques de code et de coûts de modification manuelle. Bien que MetaGPT nécessite plus de jetons (24 613 ou 31 255 contre 19 292 pour ChatDev), il ne nécessite que 126,5/124,3 jetons pour générer une ligne de code. En comparaison, ChatDev utilise 248,9 jetons.

Ces résultats mettent en évidence les avantages des SOP dans la collaboration multi-agents.

目标智能体社会,MetaGPT携手Jürgen Schmidhuber团队

3. Remerciements

Merci à Sarah Salhi, secrétaire exécutive du KAUST AI Center, au boursier postdoctoral Wang Yuhui et au doctorant Wang Wenyi pour leurs suggestions et leur aide sur cet article.

[1] https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Society_of_Mind

[3] https://arxiv.org/pdf/2305.17066.pdf

[4] https://en.wikipedia.org/ wiki/Universal_Turing_machine

[5] https://en.wikipedia.org/wiki/Gödel_machine

[6] https://arxiv.org/abs/2304.07590

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Le robot DeepMind joue au tennis de table, et son coup droit et son revers glissent dans les airs, battant complètement les débutants humains Le robot DeepMind joue au tennis de table, et son coup droit et son revers glissent dans les airs, battant complètement les débutants humains Aug 09, 2024 pm 04:01 PM

Mais peut-être qu’il ne pourra pas vaincre le vieil homme dans le parc ? Les Jeux Olympiques de Paris battent leur plein et le tennis de table suscite beaucoup d'intérêt. Dans le même temps, les robots ont également réalisé de nouvelles avancées dans le domaine du tennis de table. DeepMind vient tout juste de proposer le premier agent robot apprenant capable d'atteindre le niveau des joueurs amateurs humains de tennis de table de compétition. Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2408.03906 Quelle est la capacité du robot DeepMind à jouer au tennis de table ? Probablement à égalité avec les joueurs amateurs humains : tant en coup droit qu'en revers : l'adversaire utilise une variété de styles de jeu, et le robot peut également résister : recevoir des services avec des tours différents : Cependant, l'intensité du jeu ne semble pas aussi intense que le vieil homme dans le parc. Pour les robots, le tennis de table

La première griffe mécanique ! Yuanluobao est apparu à la World Robot Conference 2024 et a lancé le premier robot d'échecs pouvant entrer dans la maison La première griffe mécanique ! Yuanluobao est apparu à la World Robot Conference 2024 et a lancé le premier robot d'échecs pouvant entrer dans la maison Aug 21, 2024 pm 07:33 PM

Le 21 août, la Conférence mondiale sur les robots 2024 s'est tenue en grande pompe à Pékin. La marque de robots domestiques de SenseTime, "Yuanluobot SenseRobot", a dévoilé toute sa famille de produits et a récemment lancé le robot de jeu d'échecs Yuanluobot AI - Chess Professional Edition (ci-après dénommé "Yuanluobot SenseRobot"), devenant ainsi le premier robot d'échecs au monde pour le maison. En tant que troisième produit robot jouant aux échecs de Yuanluobo, le nouveau robot Guoxiang a subi un grand nombre de mises à niveau techniques spéciales et d'innovations en matière d'IA et de machines d'ingénierie. Pour la première fois, il a réalisé la capacité de ramasser des pièces d'échecs en trois dimensions. grâce à des griffes mécaniques sur un robot domestique et effectuer des fonctions homme-machine telles que jouer aux échecs, tout le monde joue aux échecs, réviser la notation, etc.

Claude aussi est devenu paresseux ! Internaute : apprenez à vous accorder des vacances Claude aussi est devenu paresseux ! Internaute : apprenez à vous accorder des vacances Sep 02, 2024 pm 01:56 PM

La rentrée scolaire est sur le point de commencer, et ce ne sont pas seulement les étudiants qui sont sur le point de commencer le nouveau semestre qui doivent prendre soin d’eux-mêmes, mais aussi les grands modèles d’IA. Il y a quelque temps, Reddit était rempli d'internautes se plaignant de la paresse de Claude. « Son niveau a beaucoup baissé, il fait souvent des pauses et même la sortie devient très courte. Au cours de la première semaine de sortie, il pouvait traduire un document complet de 4 pages à la fois, mais maintenant il ne peut même plus produire une demi-page. !" https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1by8rw8/something_just_feels_wrong_with_claude_in_the/ dans un post intitulé "Totalement déçu par Claude", plein de

Lors de la World Robot Conference, ce robot domestique porteur de « l'espoir des futurs soins aux personnes âgées » a été entouré Lors de la World Robot Conference, ce robot domestique porteur de « l'espoir des futurs soins aux personnes âgées » a été entouré Aug 22, 2024 pm 10:35 PM

Lors de la World Robot Conference qui se tient à Pékin, l'exposition de robots humanoïdes est devenue le centre absolu de la scène. Sur le stand Stardust Intelligent, l'assistant robot IA S1 a réalisé trois performances majeures de dulcimer, d'arts martiaux et de calligraphie. un espace d'exposition, capable à la fois d'arts littéraires et martiaux, a attiré un grand nombre de publics professionnels et de médias. Le jeu élégant sur les cordes élastiques permet au S1 de démontrer un fonctionnement fin et un contrôle absolu avec vitesse, force et précision. CCTV News a réalisé un reportage spécial sur l'apprentissage par imitation et le contrôle intelligent derrière "Calligraphy". Le fondateur de la société, Lai Jie, a expliqué que derrière les mouvements soyeux, le côté matériel recherche le meilleur contrôle de la force et les indicateurs corporels les plus humains (vitesse, charge). etc.), mais du côté de l'IA, les données réelles de mouvement des personnes sont collectées, permettant au robot de devenir plus fort lorsqu'il rencontre une situation forte et d'apprendre à évoluer rapidement. Et agile

Annonce des prix ACL 2024 : l'un des meilleurs articles sur le déchiffrement Oracle par HuaTech, GloVe Time Test Award Annonce des prix ACL 2024 : l'un des meilleurs articles sur le déchiffrement Oracle par HuaTech, GloVe Time Test Award Aug 15, 2024 pm 04:37 PM

Les contributeurs ont beaucoup gagné de cette conférence ACL. L'ACL2024, d'une durée de six jours, se tient à Bangkok, en Thaïlande. ACL est la plus grande conférence internationale dans le domaine de la linguistique informatique et du traitement du langage naturel. Elle est organisée par l'Association internationale pour la linguistique informatique et a lieu chaque année. L'ACL s'est toujours classée première en termes d'influence académique dans le domaine de la PNL, et c'est également une conférence recommandée par le CCF-A. La conférence ACL de cette année est la 62e et a reçu plus de 400 travaux de pointe dans le domaine de la PNL. Hier après-midi, la conférence a annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette fois, il y a 7 Best Paper Awards (deux inédits), 1 Best Theme Paper Award et 35 Outstanding Paper Awards. La conférence a également décerné 3 Resource Paper Awards (ResourceAward) et Social Impact Award (

Hongmeng Smart Travel S9 et conférence de lancement de nouveaux produits avec scénario complet, un certain nombre de nouveaux produits à succès ont été lancés ensemble Hongmeng Smart Travel S9 et conférence de lancement de nouveaux produits avec scénario complet, un certain nombre de nouveaux produits à succès ont été lancés ensemble Aug 08, 2024 am 07:02 AM

Cet après-midi, Hongmeng Zhixing a officiellement accueilli de nouvelles marques et de nouvelles voitures. Le 6 août, Huawei a organisé la conférence de lancement de nouveaux produits Hongmeng Smart Xingxing S9 et Huawei, réunissant la berline phare intelligente panoramique Xiangjie S9, le nouveau M7Pro et Huawei novaFlip, MatePad Pro 12,2 pouces, le nouveau MatePad Air, Huawei Bisheng With de nombreux nouveaux produits intelligents tous scénarios, notamment la série d'imprimantes laser X1, FreeBuds6i, WATCHFIT3 et l'écran intelligent S5Pro, des voyages intelligents, du bureau intelligent aux vêtements intelligents, Huawei continue de construire un écosystème intelligent complet pour offrir aux consommateurs une expérience intelligente du Internet de tout. Hongmeng Zhixing : Autonomisation approfondie pour promouvoir la modernisation de l'industrie automobile intelligente Huawei s'associe à ses partenaires de l'industrie automobile chinoise pour fournir

L'équipe de Li Feifei a proposé ReKep pour donner aux robots une intelligence spatiale et intégrer GPT-4o L'équipe de Li Feifei a proposé ReKep pour donner aux robots une intelligence spatiale et intégrer GPT-4o Sep 03, 2024 pm 05:18 PM

Intégration profonde de la vision et de l'apprentissage des robots. Lorsque deux mains de robot travaillent ensemble en douceur pour plier des vêtements, verser du thé et emballer des chaussures, associées au robot humanoïde 1X NEO qui a fait la une des journaux récemment, vous pouvez avoir le sentiment : nous semblons entrer dans l'ère des robots. En fait, ces mouvements soyeux sont le produit d’une technologie robotique avancée + d’une conception de cadre exquise + de grands modèles multimodaux. Nous savons que les robots utiles nécessitent souvent des interactions complexes et exquises avec l’environnement, et que l’environnement peut être représenté comme des contraintes dans les domaines spatial et temporel. Par exemple, si vous souhaitez qu'un robot verse du thé, le robot doit d'abord saisir la poignée de la théière et la maintenir verticalement sans renverser le thé, puis la déplacer doucement jusqu'à ce que l'embouchure de la théière soit alignée avec l'embouchure de la tasse. , puis inclinez la théière selon un certain angle. ce

Conférence sur l'intelligence artificielle distribuée Appel à communications DAI 2024 : Agent Day, Richard Sutton, le père de l'apprentissage par renforcement, sera présent ! Yan Shuicheng, Sergey Levine et les scientifiques de DeepMind prononceront des discours d'ouverture Conférence sur l'intelligence artificielle distribuée Appel à communications DAI 2024 : Agent Day, Richard Sutton, le père de l'apprentissage par renforcement, sera présent ! Yan Shuicheng, Sergey Levine et les scientifiques de DeepMind prononceront des discours d'ouverture Aug 22, 2024 pm 08:02 PM

Introduction à la conférence Avec le développement rapide de la science et de la technologie, l'intelligence artificielle est devenue une force importante dans la promotion du progrès social. À notre époque, nous avons la chance d’être témoins et de participer à l’innovation et à l’application de l’intelligence artificielle distribuée (DAI). L’intelligence artificielle distribuée est une branche importante du domaine de l’intelligence artificielle, qui a attiré de plus en plus d’attention ces dernières années. Les agents basés sur de grands modèles de langage (LLM) ont soudainement émergé. En combinant les puissantes capacités de compréhension du langage et de génération des grands modèles, ils ont montré un grand potentiel en matière d'interaction en langage naturel, de raisonnement par connaissances, de planification de tâches, etc. AIAgent reprend le grand modèle de langage et est devenu un sujet brûlant dans le cercle actuel de l'IA. Au

See all articles