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利用强化学习在图表示上进行对话代理的知识获取
我们开发了一个人工智能代理，通过与其他代理进行对话来积极增加其知识库，并通过识别新的集成信念周围的图模式来生成对话响应，我们展示了在交互中可以使用强化学习来学习选择有效的图形模式，而无需依赖明确的用户反馈，并在这一背景下，我们的研究证明了利
PDF9 days ago
强化学习智能体中自然出现类脑式回放
在这项工作中，通过使用基于循环神经网络的强化学习模型，我们在任务优化范式下发现了自然出现的回放，它模拟了海马体和前额叶皮质的互联以及感觉皮质输入，而回放在任务表现上能很好地匹配动物实验数据，同时也成功地再现了局部和非局部回放，这与人类实验数
PDF5 months ago
人工智能代理进行自主研究概念的推测性探索
探索研究能力的人工智能代理概念，从研究的概念化视角出发，讨论了问题制定、假设生成和验证以及快速原型制作等相关主题和挑战。
PDF7 months ago
基于深度学习的情感导向行为模型
基于情绪行为模型的人工智能代理在预测和表达情绪、理解人类社交参数方面取得了重要进展。
PDF8 months ago
EMNLP具有选择性专业化的视觉基础持续语言学习
通过对模块特化策略的分析，我们设计了一种基于语言的视觉持续学习方法，它在各种衡量标准下超过了常见的持续学习基线结果，这证明了进一步努力以更好地与个别模型组成部分的学习行为相一致的必要性。
PDF8 months ago
模型与铁皮人 —— 使用大型语言模型进行 AI 对齐中的委托 - 委托代理问题的行为经济学研究
AI 对齐通常被认为是设计者和人工智能代理之间的互动，在这个互动中，设计者试图确保代理的行为与其目的保持一致，风险仅因设计者意图的效用函数与代理的内部效用函数之间的无意对齐冲突而产生。然而，我们认为，随着大型语言模型（LLMs）的出现，其中
PDFa year ago
蓝色亚马逊大脑（BLAB）: 关于巴西海洋领土的服务模块化架构
本文描述了一种称为 BLAB 的人工智能有关巴西海洋领土、即南大西洋中的大区域的工具，包括一个会话设施，一个新闻记录员和一个维基百科。此外，本文还讨论了在技术领域的人工智能开发中所面临的挑战，例如缺乏培训数据和领域信息的分散状态。
PDF2 years ago
自主生成符号知识的选项发现
本研究通过在 Treasure Game 领域中测试一个人工代理，在探索实验情境中允许代理发现和学习有趣的选项，并能够将获取的知识抽象化和重新使用到后来的任务中，然后将所发现的有用选项概率符号化规划模型中，以实现外在目标的生成计划。
PDF2 years ago
ACL通过视觉猜谜游戏学习到的神经表示的泛化能力实证研究
本文研究了一个人工智能代理在玩猜谜游戏时如何受益，以便之后在诸如视觉问答（VQA）之类的新领域中表现更好，并提出了两种方法来利用猜谜游戏：一种是监督学习场景，代理学习模仿成功的猜测游戏，另一种是自我游戏，称为自我游戏通过迭代经验学习（SPI
PDF3 years ago
从视觉观察推断目标指向任务的因果关系
本文提出了一种利用有向无环图产生因果知识，辅助人工智能完成目标驱动任务的方法，并通过实验证明该方法可以有效地推广到在先前未见的具有新的因果结构的环境下完成新任务。
PDF5 years ago
塑造叙事弧线：一种信息论方法的协作对话
设计一种人工智能代理，能够与人类进行协作对话，创作有趣的故事；该模型可以增强任何基于概率方法的对话代理，使其能够思考已建立的宇宙信息和潜在的下一句话可能揭示的内容。研究表明，此模型允许控制代理透露信息的速率，从而显著提高了预测电影对话下一行
PDF5 years ago
马尔可夫决策过程中因果信息和价值的统一贝尔曼方程
研究人工智能代理和其环境的交互，探讨了在信息理论限制下如何通过强化学习算法使代理能够在无限时间范围内获得最大化的预期回报。首次提出了环境和代理之间因果信息的贝尔曼递归方程，与值函数的贝尔曼递归方程结合使用。
PDF7 years ago