Mar, 2023

CB2: 协作自然语言交互研究平台

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TL;DRCB2 是一个多智能体平台，用于研究基于任务场景下的协作自然语言交互，其中包含三维游戏环境、后端服务器以及各种工具和过程以实现可扩展的研究。我们使用学习的指令跟随模型将 CB2 部署在此 https 网址上进行系统演示。
cb2multi-agent platformnatural language interactiongrounded task-orientedinstruction following model
发现论文，激发创造
  • 人类辅助的协作问题解决：一种基于自然语言的框架

    本文介绍了一个人机协同问题解决框架，其中包含自然语言引擎、概念学习器和 HTN 规划器等三个组件，通过在基于 Minecraft 的积木世界中进行合作构建任务来演示该框架解决协同问题解决的关键挑战。

    Jul, 2022

  • 通过互相反馈与代理互动，提高基于场景的语言理解能力

    探索交互式人工智能与人类协作的方向，研究在基于 Minecraft 世界的交互式语言理解任务中，人类可以提供哪些类型的辅助帮助，以提高 AI 行为的性能和表现。

    Apr, 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

  • 通过交互式基于语境的语言指导重新定义具有代表性的代理人能力，改变以人为中心的 AI 协作

    本文介绍了一种交互式的 “体现代理” 系统，它具有适应性，能够有效地处理自然语言指令，并提供反馈。同时，还介绍了一种用于收集有关该系统的大量文本指令的众包工具，以及该系统具有学习能力的数据集和基线模型。

    May, 2023

  • 为基于理解语境的语言模型收集交互式多模态数据集

    本文介绍了利用自然语言任务进行协作的实体代理模型，发展出了可扩展的数据收集工具，并采集了互动立足语言理解的第一个数据集，以便进一步研究机器模拟人类智能适应新任务与环境的能力。

    Nov, 2022

  • CoSearchAgent：一种基于大型语言模型的轻量级协作搜索代理

    CoSearchAgent 是一个由 LLMs 驱动的轻量级协作搜索代理，设计为 Slack 插件，可以支持在多方对话中进行协作搜索，通过理解多用户对话中的查询和上下文，并能够通过 API 搜索相关信息，以基于相关搜索结果回答用户查询，并在信息需求不清楚时提出澄清问题。

    Feb, 2024

  • BotsTalk: 自动化筛选大规模多技能对话数据集的机器源框架

    提出了一种名为 BotsTalk 的新框架，其中多个代理参加交谈以自动注释多技能对话，并展示了一个名为 BSBT 的大规模多技能对话数据集，通过广泛的实验表明，我们的数据集对于需要理解技能融合和技能基础的多技能对话系统非常有效。

    Oct, 2022

  • 协作业务智能虚拟助手

    本研究探讨了数据挖掘的应用，并通过用户与 CBI 虚拟助手的交互来建模分布式虚拟团队中的 CBI 流程。该研究的主要贡献包括：1）一个代表协作商业智能的参考模型，受到语言学理论的启发；2）一种将用户查询转化为可执行命令的方法，从而促进其在数据探索软件中的利用；3）为数据分析而设计的对话代理的主要工作流程。

    Dec, 2023

  • 互动文本游戏的知识增强代理

    该文提出了一种通过注入领域知识的方式来改善基于文本游戏中的智能代理的实现过程，并考虑了多种不同的注入策略，包括知识图谱和输入编码策略的增强，实验结果在 ScienceWorld 文本游戏环境中得到证明。

    May, 2023

  • 跨团队合作的多智能体软件开发

    通过引入跨团队合作（CTC）框架，实现协同的团队制定各种决策并在跨团队合作环境中进行沟通，从而提高软件开发中的质量，展示了多智能体合作的潜力和广泛适应性。

    Jun, 2024