Jun, 2021

共享过程抽象的通信学习

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TL;DR研究如何使用自然语言来协同解决物理装配问题，结果表明，参与者通过使用更高级别的指称表达逐渐提供越来越简洁的指示，从而达成了共享过程中的概念抽象，这为智能体之间的共同程序化抽象的协调提供了归纳偏见的启示。
collaborationlanguageassembly problemshierarchical structureprocedural abstractions
发现论文，激发创造
  • 论习惯在人工智能协作中的关键作用

    提出了一种基于规则和传统的分离表示学习框架，能够使 AI 代理快速适应新的任务和伙伴，从而实现零 - shot 协调。

    Apr, 2021

  • 基于预备性基于语言约定的高效人工智能协作

    使用大型语言模型开发协同规约，能够有效引导人类和人工智能之间的协调；通过将问题分解、多个新会话和人类反馈等策略应用于规约制定问题，可以获得更高效的协调规约；在与真实人类协同时，该方法与人类偏好更加一致，性能平均提高了 15%。

    Nov, 2023

  • 多智能体合作与（自然）语言的出现

    本文提出了一种基于多智能体交互通信的语言学习框架，在指代游戏的上下文中研究了这种学习方法，通过联系人工智能代理人彼此通信以识别随机图像，在通过调整游戏环境来提高代理人交流的自适应语言结构，并为代理人的代码提出简单的系统，从而使其更好地恰当地通信，并能更有效地与人类沟通。

    Dec, 2016

  • 基于心智模型的情境对话中协同计划获取

    为了解决 AI 与人类之间协作中的问题，本文提出了一种新颖的计算问题，即为智能体预测它们自己和它们的合作者缺失的任务知识，通过丰富的感知和对话历史进行沟通和学习，以实现联合任务的完成，结果表明，预测合作者缺失知识是一种更可行的方法，且明确建模合作者对话移动和心理状态可以提供更好的结果。

    May, 2023

  • 人机团队合作中的适应和沟通：处理代理中关于计划的信念差异

    基于认识逻辑的合作代理研究中探讨了在没有共享模型的情况下，代理能够通过动态规划行动或交流来解决合作中的不一致。研究提出了一种在条件信念逻辑基础上扩展的形式化表示方法，用于显式地表示代理对可行计划和执行状态的嵌套信念，同时提供基于蒙特卡洛树搜索的在线执行算法，包括用于解释计划可行性、宣布意图和提问的通信行动，并通过评估算法的成功率和可扩展性证明，我们的代理能够更好地适应没有共享模型的团队合作。

    Jul, 2023

  • 多智能体通信中的分层参考系统出现

    本研究开发了一种新型的通信游戏，分层引用游戏，用于研究人工智能代理如何出现针对不同层次的引用系统，结果表明代理可以成功地学习并推广到新的概念，他们使用隐式和显式策略实现抽象，并反映层次结构及其组成性的东西支持分层引用系统的出现。

    Mar, 2022

  • 高效机器通信的持续自适应

    本研究提出了一个基于交互式重复参考任务的连续学习框架，以更准确和高效地与伙伴通信，并通过 COCO 的模拟和与人类伙伴的实时参考游戏实验进行了评估。

    Nov, 2019

  • 互动学习和辅助学习

    本文通过引入多智能体训练框架，提出交互式学习作为一种替代奖励或演示驱动学习的方法，并通过一系列实验展示了信息共享、信息查询和问答等交互学习行为的出现，最终发现该方法可以使得自主智能体在不需要显式演示或奖励函数的情况下，与人类合作执行任务并获得更好表现的能力。

    Jun, 2019

  • 从行动和指令推断沟通代理的目标

    研究了协作团队之间的自然语言指令传递在多模态贝叶斯逆向规划中的应用，发现使用语言指令可以更快、更准确地推断出团队目标，强调了语言沟通对于协作任务的重要性。

    Jun, 2023

  • 精确高效地解读不同粒度的人机指令

    本研究通过将命令与层级规划框架中所有可用的任务或子任务联系起来，实现了一种能够在多个抽象层级上解释语言的模型。该方法提高了命令的准确性和机器人的响应速度，使机器人可以高效地在不同的任务抽象层次上进行规划。

    Apr, 2017