人工智能的最新突破：大型动作模型（LAM） 。与以前主要处理数据的AI系统不同，LAM自主执行以操作驱动的任务。这涉及复杂的推理，计划和执行功能，使它们与传统AI区分开。
Xlam和Lavague等框架以及Marco-O1等模型的进步表明，LAMS在包括机器人技术，自动化，医疗保健和网络导航等各个部门之间的变革潜力。本文深入研究了他们的体系结构，创新，实际应用，挑战和未来含义，并得到了代码示例和视觉效果的支持。
LAM是高级AI系统，旨在分析，计划和执行多步骤任务。与预测模型不同，LAM通过与环境互动来积极追求可行的目标。它们的能力源于神经符号推理，多模式输入处理和自适应学习的结合，从而实现了动态，情境感知的解决方案。
关键特征：
在大型语言模型（LLM）的基础上，LAMS代表了AI的重大飞跃。尽管LLM擅长理解和生成类似人类的文本，但LAM通过使AI能够独立执行任务来扩展此功能。这种范式转移将AI从被动信息提供商转变为能够进行复杂动作的活跃代理。通过将自然语言处理与决策和面向动作的机制相结合，LAMS弥合了人类意图与有形结果之间的差距。
与传统的AI系统依赖于明确的用户说明不同，LAM利用神经符号编程和模式识别等高级技术来理解，计划和执行动态现实世界中的任务。从自动化简单的调度到管理复杂的多步骤过程（如旅行计划），这种自主权具有深远的影响。 LAMS标志着AI开发中的一个关键时刻，超越了基于文本的互动，而是机器理解和实现人类目标，彻底改变行业并重新定义了人类协作的未来。
LAM通过将被动的，文本生成的系统（如LLM）发展成动态的，以动作为导向的剂来解决AI中的关键差距。尽管LLM擅长理解和生成类似人类的文本，但它们的功能仅限于提供信息或说明。例如，LLM可以概述预订航班的步骤，但不能独立执行预订。 LAM通过实现独立行动，弥合理解和执行之间的差距来克服这一限制。
LAM从根本上改变了AI-Human相互作用动态。它们使AI能够理解复杂的人类意图并将其转化为可行的结果。通过整合认知推理和决策，LAM结合了诸如神经符号编程和模式识别之类的先进技术，使他们不仅可以分析输入，还可以在现实世界中的上下文中执行动作（例如，安排约会，订购服务，订购服务，协调后勤学）。
这种演变将LAM定位为功能合作者，而不是仅仅是助手。它们促进了无缝的，自主的任务执行，减少人类在常规过程中的干预并提高生产力。它们对动态条件的适应性确保了对不断变化的目标或场景的响应，这使得它们在包括医疗保健，金融和物流在内的各个部门都无价。最终，LAM不仅代表了技术的进步，而且代表了我们利用AI有效而智能实现现实目标的方式的范式转变。
LAMS代表了比LLMS更高级的AI系统类别，其中包括其操作框架内的决策和任务执行。诸如GPT-4之类的LLM在自然语言处理中表现出色，生成类似人类的文本以及提供信息或说明（例如，预订飞行的步骤），但它们缺乏独立的行动能力。 LAMS桥梁这一差距，从被动文本响应者变成了能够自主行动的活跃代理。
核心区别在于其目的和功能。 LLMS依靠概率模型来通过基于上下文预测下一个单词来生成文本。相反，LAM结合了面向动作的机制，使它们能够理解用户意图，计划操作并在真实或数字世界中执行这些操作。这种进步将兰斯从单纯的人类查询的解释者转变为能够自动化复杂工作流程和决策过程的积极合作者。
支撑大型行动模型（LAM）的核心原则对于理解其在复杂的动态环境中的决策和学习过程至关重要。
自然语言理解和行动执行：这是LAM的定义特征 - 自然语言理解与行动执行的无缝集成。他们处理以自然语言表达的人类意图，并将其转化为可执行的动作序列。这不仅涉及了解用户的请求，还涉及确定在潜在动态或不可预测的环境中实现目标的必要步骤。 LAM将对LLM的上下文理解与符号AI和机器学习的决策能力相结合，以实现前所未有的自治。
动作表示和层次结构：与LLM不同，LAM以结构化的，通常的层次结构方式表示行动。高级目标被分解为较小的可执行子动作。例如，预订度假涉及预订航班，保留住宿和安排交通等子任务。 LAMS将这些任务分解为可管理的单元，以确保适应更改的有效执行和灵活性。
与真实系统集成： LAM旨在在现实世界中的上下文中运行，并与外部系统和平台进行交互。它们可以与IoT设备进行交互，访问API，控制硬件，从而促进诸如管理家庭设备，调度会议或控制自动驾驶汽车之类的操作。这种相互作用对于它们在需要人类的适应性和精度的行业中的应用至关重要。
持续学习和适应： LAM不是静态系统；他们从反馈中学习并随着时间的推移调整行为。通过分析过去的互动，他们可以完善自己的行动模型并改善决策，从而使他们能够通过最少的人类干预来处理日益复杂的任务。这种持续的改进是他们作为增强人类生产力的动态，智能代理的作用至关重要的。
大型动作模型（LAM）具有超过常规AI功能的独特高级体系结构。它们的自主任务执行源于精心集成的系统，其中包括动作表示，层次结构和外部系统交互。模块的行动计划，执行和适应 - 共同创建一个能够理解和计划复杂行动的系统。
行动表示和层次结构：在LAM的核心是其结构化的行动层次表示。与主要处理语言数据的LLM不同，LAM需要更深入的动作建模才能有效与现实世界相互作用。
符号和程序表示： LAMS采用符号和程序作用表示的组合。符号表示形式逻辑上描述了任务（例如，“预订cab”），而程序表示形式将任务分解为可执行的步骤（例如，打开乘车应用程序，选择目的地，确认预订）。
层次任务分解：复杂的任务是通过层次结构执行的，将操作组织到多个层次。高级动作分解为较小的子姿势，可以将其进一步分解为微步骤。这种层次结构允许LAM有效地计划和执行任何复杂性的动作。
外部系统集成： LAM与外部系统和平台的互动来定义。与限于基于文本的交互的AI代理不同，LAMS连接到现实世界的技术和设备。
LAM与IoT设备，外部API和硬件系统进行交互的能力是其独立任务执行的关键。例如，他们可以控制智能家用设备，从连接的传感器中检索数据或与在线平台接口以自动化工作流程。物联网集成可以实时决策和任务执行（例如，根据天气数据调整恒温器，打开灯）。
这种外部系统集成使LAM能够表现出聪明的，上下文感知的行为。在办公室环境中，LAM可以自主安排会议，与团队日历进行协调并发送提醒。在物流中，它可以通过监视库存级别和自动化重新排序流程来管理供应链。这种自治水平对于LAM在跨行业有效运作，优化工作流程并提高效率至关重要。
三个核心模块（计划，执行和适应）对于无缝的LAM功能和自主行动至关重要。
计划引擎：该模块生成了实现特定目标所需的动作顺序。它考虑了当前状态，可用资源以及所需的结果来确定最佳计划，并考虑到时间，资源或任务依赖性等约束。
执行机制：该模块逐步执行生成的计划，协调子行动，以确保正确的顺序和准确性。
适应机制：该模块允许LAM动态响应环境变化。如果发生意外事件（例如，网站停机时间，输入错误），改编模块会重新校准动作计划并调整行为。这种反馈机制允许LAM不断提高其性能。
本节探讨了大型行动模型（LAM）的现实应用及其在各个行业中的影响。从自动化复杂的任务到增强决策，LAM都在彻底改变问题。
大型行动模型（LAM）在各个部门拥有巨大的潜力，简化工作流程，提高生产力并提高决策。他们自动执行常规任务和处理复杂过程的能力使它们在众多应用程序中无价。
本节探讨了大型行动模型（LAM）的特定于行业的用例，证明了它们在解决各个部门的复杂挑战中的应用。
大型动作模型（LAM）和大语言模型（LLMS）的比较突出了其功能的关键差异，LAM扩大了AI的潜力，超出了文本生成到自主任务执行。
尽管LAMS代表了人工智能的重大进步，但仍然存在挑战。在不可预测的环境中，计算复杂性，集成挑战以及实现现实世界决策的需求是需要进一步发展的关键领域。
大型动作模型（LAM）表示AI技术的关键转变，使机器能够理解人类意图并自主执行行动以实现目标。他们将自然语言处理，面向动作的计划和动态适应的整合弥补了被动援助与主动执行之间的差距。它们与物联网设备和API等外部系统互动的能力使他们能够以最少的人为干预执行跨行业的任务。通过持续的学习和改进，LAM有望彻底改变人类的合作，推动效率和创新。
Q1：什么是大型自主模型（LAM）？ A1： LAM是AI系统，能够理解自然语言，做出决策并自主在现实环境中执行动作。
Q2：LAM如何学习执行任务？ A2： LAMS利用高级机器学习技术，包括增强学习，从经验中学习并随着时间的推移提高其表现。
Q3：LAM可以与IoT设备一起使用吗？ A3：是的，LAM可以与IoT系统集成，使其可以控制设备并与现实世界环境进行交互。
Q4：是什么使LAM与传统的AI模型不同？ A4：与关注单个任务的传统AI模型不同，LAM旨在处理复杂的多步骤任务并适应动态环境。
Q5：LAM如何确保现实应用程序的安全性？ A5： LAMS结合了安全方案和持续监控，以检测和应对意外情况，从而最大程度地减少风险。
（注意：所提供的链接在重写中未使用，因为它们是外部链接，而不是原始文本的一部分。）
以上是大型动作模型（LAM）：应用和挑战的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
