标签：强化学习

分布式人工智能：探索未来的无限可能 随着科技进步的步伐不断加快，人工智能正逐渐成为推动社会发展的重要引擎。在这一浪潮中，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）作为AI领域的一个重要分支，近年来受到了广泛关注。尤其值得一提的是，基于大型语言模型（Large Language Model, LLM）的智能体（Agent）以其独特的语言理解和生成能力，在自然语言处理、知识推理及任务规划等方面展现出巨大潜力，成为了AI领域的焦点。 智能体引领新潮流 智能体不仅在游戏、编程等领域展现了其应用潜力，还在日常...

在培养大语言模型（LLM）的过程中，模仿学习的概念可以被巧妙地应用。斯坦福大学的研究团队提出了名为DITTO的新框架，它利用少量的用户示范来引导LLM与特定用户偏好对齐，从而减少了大量比较数据的需求。DITTO通过默认用户更偏爱示范而非原始模型的输出，构建增强数据集，并使用对齐算法如DPO来更新模型。此外，DITTO还可视为一种在线模仿学习算法，能够超越专家表现。实验表明，DITTO在与传统方法如SFT相比时，表现出更高的效率和性能。DITTO的关键在于利用模型自身的输出和专家示范生成比较数据，通过迭代和重放比较数据的...

谷歌DeepMind团队近期推出了一个创新的AI代理，名为SIMA，专为3D环境设计。SIMA的独特之处在于它无需游戏源代码或特定API，仅需图像和自然语言指令，即可在各种复杂的3D游戏中执行类似人类玩家的操作，如走路、建造和驾驶。通过与多个游戏工作室合作，SIMA在《无人深空》等游戏上接受了广泛的测试和训练，能执行600多种任务，如挖矿、驾驶飞船，响应速度约10秒。 SIMA采用大模型训练，能理解并执行复杂的3D游戏指令，其架构由视觉感知、语言理解、建模规划和控制执行四部分组成，分别对应人类的视觉、思维、计划和行动。视...