May, 2023

Sasha：基于大语言模型的智能家居创造性目标导向推理

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TL;DR探索利用大型语言模型控制设备和创建自动化程序以实现用户命令的隐含目标，提出 Sasha 系统以创造性、目标导向的方式实现智能家居中的用户需求。
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发现论文，激发创造
  • 探索更智能的智能空间：大型语言模型的帮助下准备派对

    该论文研究了在智能家居环境中，如何利用大型语言模型识别出用户语句的意图并生成具体的机器可解析指令，以便控制智能设备，从而实现上下文感知。

    Mar, 2023

  • 周到之物：用小型语言模型构建以人为本的智能设备

    提出了 thoughtful things 这种设备，利用轻量级本地语言模型执行操作并解释行为，以解决智能设备使用的复杂性和语音助手的局限性。

    May, 2024

  • 利用大语言模型将自然语言转换为计划目标

    本研究探讨了大型语言模型是否能够将自然语言的目标翻译成结构化的计划语言。我们使用 GPT 3.5 变种进行了实验，结果表明大型语言模型更适合进行翻译而不是规划，虽然这些模型能够利用常识知识和推理填补自然语言目标中缺失的细节，但在涉及到数字或物理推理的任务中，它们可能会出现失败，并且对所使用的提示信息很敏感。

    Feb, 2023

  • 通过 RL 对想象中的对话进行零样本目标导向对话

    通过使用强化学习进行交互式对话的目标导向任务，本研究提出利用大型语言模型生成可能的交互示例，再通过强化学习算法优化这些示例，以实现更优化的交互能力，从而在教学和偏好引导等不同目标导向对话任务中实现了最新的性能。

    Nov, 2023

  • 利用大型语言模型增强自我驱动智能体

    本研究介绍了一种使用预训练语言模型（LM）的语言模型增强的自我目标学习环境，它支持自动生成并学习具有多样性、抽象性、与人类相关的目标 —— 而非手动编码的目标表示、回报函数或课程，该系统可以在基于文本的任务无关环境中学习掌握各种广泛的技能。

    May, 2023

  • SelfGoal: 语言智能已经知道如何实现高级目标

    通过自适应子目标树将高级目标细分为实用的子目标，自我目标（SelfGoal）显著提高了语言代理在竞争性、合作性和延迟反馈环境中的性能。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型驱动的积极人机协作意图跟踪 —— 机器人助理厨师应用

    利用大型语言模型和视觉语言模型，提出基于语言的意图跟踪（LIT）方法，用于预测人类用户的下一个意图以引导机器人进行主动的协作，实现长期协作任务中机器人和人类用户之间的顺畅协调。

    Jun, 2024

  • 语言作为认知工具在好奇驱动的探索中想象目标

    该研究论文旨在探讨发展性机器学习方法，通过模仿儿童利用语言描述目标实现创造性发现和开放式的学习过程中的能力，提出了一种叫做 IMAGINE 的深度强化学习框架，并研究了其泛化和探索能力，以及目标想象、模块化和社交互动等因素对其结果的影响。

    Feb, 2020

  • 指挥官意图：战略游戏中人工智能任务规定的数据集和建模方法

    该论文提出一种使用目标和约束作为支架来调节和评估自主代理，并通过提供一种新颖的数据集和相关的数据收集协议，利用最先进的自然语言处理模型和增强程序开发了一种可用于从非结构化策略描述中识别目标和约束的机器学习框架，其结果表明，机器学习架构比人类评分员更能将非结构化语言描述解释为策略规范。

    Aug, 2022

  • 上下文中理解自然语言

    本文旨在研究自然语言交互与认知机器人、知识表达形式、计划工具和翻译过程的结合应用，以提高其在日常生活中的任务完成效率。

    May, 2022