- 基于 LLM 的合作智能体，利用信息相关性和计划验证
我们通过与三维场景进行互动和协作来解决多智能体合作的挑战，重点解决现有合作智能体系统的三个主要限制，并提出 REVECA，这是一种由 GPT-3.5 驱动的新型认知架构，利用相关性评估、计划验证和空间信息来增强智能体在动态和部分可观测环境中 - WorldGPT: 以语言模型为基础的多模态世界模型
构建于多模式大型语言模型（MLLM）之上的通用世界模型 WorldGPT，通过分析各领域的数百万个视频，使其理解世界动态。为了进一步增强 WorldGPT 在专门场景和长期任务中的能力，我们还将其与一种结合了内存卸载、知识检索和上下文反思的 - 人工智能与人类智能在灾害响应规划中的协同
通过提出受到二元过程理论（DPT）启发的基于注意力机制的认知架构，结合快速启发式（类似人类）反应和机器智能的优化规划能力，我们展示了如何通过评估其在多个不同属性上的表现，动态决定二者的参与度以优化任务目标，并在动态环境中的轨迹规划中验证了该 - 揭开语言习得的黑盒子
通过序列记忆和分块构建的最小认知体系架构用于学习语言，替代了使用深度学习的大型语言模型，并且能够从零开始学习人工语言，并提取支持学习的语法信息。研究表明这种简单的架构的强大性，并强调序列记忆作为语言学习过程的关键组成部分的重要性，这可能解释 - 分析有限数据中语言与视觉在学习中的作用
语言对理解视觉世界有何帮助？实际观察世界还是通过文字描述更重要？通过分析具有语言和视觉能力的人工智能模型，研究人员发现语言提供了先前的知识和推理能力，有助于从有限数据中学习新任务。
- 一种用于原型设计 AGI 的通用知识模型和认知架构
该研究论文旨在提出一种新的认知架构来实现通用人工智能的能力，并介绍了一个包含多个功能模块的框架。其中，知识表示是该架构的关键解决方案之一，能够在单一知识库中结合多种形式化和非形式化的知识表示方法。论文还探讨了使用 Archigraph 模型 - 开放世界游戏的语言代理角色扮演
介绍了一种语言角色扮演代理系统（LARP），它通过包含记忆处理和决策辅助的认知架构，环境交互模块以及促进各种人格之间对齐的后处理方法，提升了语言代理和开放世界游戏之间的互动，并改善了游戏体验。
- 自主认知实体的概念框架
该论文介绍了自主认知实体（ACE）模型，一种新型的认知架构，通过在人工认知架构中引入了抽象层的概念，充分发挥了生成式人工智能技术的能力，构建了自主、主动的系统，并提出了实施策略，旨在更易于理解和应用。
- AAAI利用语言模型作为认知代理的知识来源
利用大型语言模型作为认知系统的任务知识、认知代理和知识提取，以及通过整合提取与认知架构能力来提高知识提取效果的挑战和机会。
- CGMI: 配置化通用多智能体交互框架
我们提出了可配置的通用多代理交互（CGMI）框架，以模拟真实场景中的人际互动。通过使用 CGMI 框架，我们模拟了教师和学生之间的多个课堂互动，实验结果表明教学方法、课程和学生表现等方面与真实课堂环境密切相关。
- MM个性化家庭辅助机器人：通过人机交互学习和创建新的早餐选择
本文提出了一种智能家居机器人的认知结构体系，用于学习用户的偏好从而个性化准备早餐，并且可以结合任务计划、图形用户界面等技术生成并创新新的早餐。针对 Fetch 移动机器人进行了验证，实验结果表明该认知结构体系能够高效地学习用户个性化的早餐偏 - 基于脑原理编程的决策认知体系结构
本论文描述了一种基于脑活动的五个原则实现的认知体系结构，包括逻辑 - 概率推理、概率形式概念和功能系统理论三个子系统，建立体系结构需要实现任务驱动方法，提供了基本本体论，以及可能的应用示例。
- 自动理解艺术作品意义的逐步实现：以蒙德里安艺术作品计算分析为例
本文旨在确定 Deep Neural Networks 在处理抽象语义操作时的局限性，并提出了一种使用认知架构来判断艺术品类别的新的计算方法。
- 认知架构中的情感：与人类情感交互中的新兴属性
本文介绍如何在计算认知结构中表达情感，并着重讨论了情感新兴属性方面的相互作用研究，得出使用认知式人机交互方法能准确表达人类内部状态和过程的优势结论。
- 自主智能体的基于核心的认知架构
本文研究了一种进化方法来创建具有认知功能的自主体的认知架构，采用功能核心产生自主体的智能功能，并介绍了基于构造主义理论的自主体认知能力的演化。
- 基于脑机制编程的决策认知架构
本文介绍了一种认知体系结构，其基于五个已确定的大脑活动原则，以三个子系统的实现为基础：逻辑概率推理、概率形式概念和功能系统理论。建立体系结构需要实现任务驱动方法，以允许将应用程序的目标函数定义为在应用本体中表达的任务，因此我们提供了一组基本 - 使用高维度预测处理认知架构的迷宫学习
本文介绍了 COGnitive Neural GENerative 系统（CogNGen），它是一种认知架构，将两种神经生理学可信的计算模型：预测性处理和高维 / 矢量符号模型相结合。CogNGen 的表现与 ACT-R 和 Spaun/N - 使用感知的内部模拟预测意图行动
本文提出了一种基于联想自组织神经网络 (A-SOM) 的层次认知架构，通过内部模拟代表动作模式的感知状态来实现意图预测。本文的实验结果表明，利用动作模式向量所代表的内部模拟感知状态，能够提高所有实验中的识别性能，并且内部感知的模拟还解决了对 - 人工智能长期游戏中的知识工程：基于言语行为的案例研究
本文介绍了知识工程的原理和方法，使得开发跨领域和应用的语言能力智能体成为可能。我们以对话行为建模为例，描述了基于 OntoAgent 知识中心的认知架构的综合方法，并突出了过去方法的局限性，这些方法将对话与其他代理功能隔离开来。
- ICLR面向主动视觉的预测机器学习
该论文提出了基于主动推理框架的机器学习技术，提出了基于编码自动化和受生物启发的认知结构，并通过计算机模拟证明了该方法的有效性，同时分析了其局限性和优点。