Dec, 2023

自生成战争游戏 AI: 基于大型语言模型的双层代理任务规划

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TL;DR这篇论文将较大的语言模型应用于智能决策领域，构建了一个以大语言模型为核心的代理体系结构，并通过自然语言的交互发布和执行决策命令，进一步进行仿真验证。通过游戏对抗模拟实验，发现大语言模型的智能决策能力明显优于常用的强化学习人工智能和规则人工智能，并且智能、可理解性和泛化性都更好。通过实验还发现，大语言模型的智能与提示密切相关。这项工作将大语言模型从人机交互扩展到智能决策领域，对智能决策的发展具有重要的参考价值和意义。
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发现论文，激发创造
  • 基于大型语言模型的多智能体制造系统

    传统制造业面临适应动态环境和快速响应制造变化的挑战。多智能体系统的使用提高了适应性和协调能力，但需要进一步发展快速理解人类指令、操作适应性和自然语言整合的能力。大型语言模型如 GPT-3.5 和 GPT-4 通过使智能体能够用自然语言进行沟通并解释人类指令来增强多智能体制造系统，从而使其更具适应性，并能够处理特定上下文的指令。一项案例研究展示了该框架的实际应用，显示智能体可以有效地沟通、理解任务和执行制造过程，包括智能体之间精确的 G 代码分配。研究结果凸显了将大型语言模型不断整合到多智能体制造系统中以及开发复杂智能体通信协议的重要性，以实现更灵活的制造系统。

    Jun, 2024

  • ChatLLM 网络：更多的智能，更多的大脑

    本文提出 ChatLLM 网络，利用多个基于 ChatGPT 的对话语言模型协同解决问题的能力，加入了一种反向传递更新系统，展现了这个网络在问题解决方面的显著性能提升。

    Apr, 2023

  • 基于大型语言模型的游戏智能代理调查

    利用 LLMs 在复杂的电脑游戏环境中赋予游戏智能体人类般的决策能力，以推进人工智能 (AGI) 的发展，并提供了 LLM 基础的游戏智能体的综述，包括感知、记忆、思考、角色扮演、行动和学习的六个关键组成部分，调研了六种游戏类型的现有代表性 LLM 基础游戏智能体，并展望了未来的研究和发展方向。

    Apr, 2024

  • 大型语言模型是否能够很好地玩文本游戏？现状和开放问题

    本技术报告针对大型语言模型 (ChatGPT 和 GPT-4)，探究它们在玩文字游戏方面的能力，实验证明 ChatGPT 表现与现有系统相比具有竞争力，但仍没有足够的智能去构建游戏世界模型、利用已有世界知识和推断游戏进程中的目标。这为人工智能、机器学习和自然语言处理交叉领域开辟了新的研究问题。

    Apr, 2023

  • 语言引导的世界模型：一种基于模型的人工智能控制方法

    安装概率世界模型到人工智能代理中，为人类与控制这些代理打开了一个高效的交流途径；我们开发了一种名为语言引导的世界模型（LWMs），通过阅读语言描述来捕捉环境动态，提高了代理的通信效率，同时允许人类用简洁的语言反馈在多个任务中同时改变行为。该研究证明了当前最先进的 Transformer 架构在该基准测试上表现不佳，激励我们设计更强大的架构。通过模拟展示了我们提出的 LWMs 的实用性，使代理能够在执行前生成和讨论计划，增强了代理的可解释性和安全性，并使其在真实环境中的性能提高了三倍，而无需在该环境中进行任何交互式经验的收集。

    Jan, 2024

  • TPTU：基于大型语言模型的人工智能代理任务规划和工具使用

    通过设计两种不同类型的代理进程（即一步代理和连续代理），我们在 LLM 的基础上实例化了一个结构化框架，评估了它们在 typcial 任务的任务规划和工具使用能力，并突出了这些模型的巨大潜力以及需要进一步研究和改进的领域。

    Aug, 2023

  • 大型语言模型在国际象棋棋盘上的应用：对 ChatGPT 的形式语言理解和复杂推理能力的研究

    这篇论文通过探究 ChatGPT（OpenAI 的先进语言模型）处理复杂推理任务（以国际象棋为例）的表现，利用评估棋盘理解、国际象棋规则遵守和战略决策能力的健全指标来识别其注意机制和自我调节能力的局限性，以及在自然语言体量较大或棋盘状态理解较明晰时决策力的增强；这些研究结果对于突破自然语言处理的局限，为展示类人认知能力的模型提供了宝贵的信息。

    Aug, 2023

  • CHATATC: 大型语言模型驱动的对话型智能助手，用于支持战略航空交通流量管理

    通过历史数据集训练的 CHATATC 大型语言模型在非安全关键的交通流量管理环境中进行了研究，测试了其查询和回应能力，并详细介绍了用于与 CHATATC 对话代理进行交互和协作的图形用户界面的设计。

    Feb, 2024

  • 基于大语言模型的智能代理的崛起与潜力：一项调查

    人工智能代理是一个前景光明的领域，利用大型语言模型作为基础构建通用人工智能代理带来了显著的进展，其在单一代理场景、多代理场景以及人机合作中的广泛应用展示了卓越的潜力，并为人类社会提供了有价值的见解。

    Sep, 2023

  • 探索大型语言模型用于实现人机协作的可变自主性

    该论文探讨了将大型语言模型（如生成式预训练变换器 GPT）整合到人机合作环境中，通过口头人机交流手段促进可变自主性的快速发展的数字景观中，介绍了一种基于 Unity 虚拟现实（VR）环境的 GPT 驱动多机器人测试平台的创新框架。用户研究表明，用户对于与机器人对话的预设期望较高，却很少尝试探索机器人合作伙伴的实际语言和认知能力，但那些进行探索的用户能从更自然的沟通和人类式的双向交流中受益。我们提供了一组对未来研究和类似系统的技术实施的经验教训。

    Dec, 2023