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小型 LLM 是弱工具学习者：多 LLM 代理
我们提出了一个模块化的多语言模型框架，将大型语言模型能力分解为规划器、调用器和摘要生成器，并通过两阶段训练范式有效地训练该框架，该框架在各种工具使用基准测试中表现出超越传统单语言模型方法的效果，凸显了其在工具学习中的功效和优势。
PDF6 months ago
Robust Imitation by Return-to-Distribution Planning
本文介绍一种与专家数据收集环境不同的 Imitation Learning（模仿学习）方法，该方法结合行为克隆和计划策略，通过将代理人带回专家访问的状态解决数据分布漂移问题，以提高性能。作者将这一算法命名为 POIR，并在实际的机器人操作模
PDFa year ago
USA-Net: 机器人记忆的统一语义和可负担表示
本研究提出了一种简单的方法来构造一个可微分的世界表示，该表示将场景的语意和空间可负载特征编码成一个映射表，从而实现了同时优化场景语意和可负载特征的端到端可微规划。
PDFa year ago
通过文本引导的视频生成学习通用策略
通过将序列化决策问题转化为文本条件下的视频生成问题，我们能够推广到新的目标并在不同的环境下进行学习和泛化，从而建立更加通用的智能体。
PDFa year ago
MMASP 中的多智体认知规划建模
本文介绍了一种基于声明式编程技术的多智能体认知情境下的推理问题的解决方案，即 PLATO（基于 ePistemic 多智能体 Answer Program 解决方案），利用自定义认知状态表征和 ASP 求解器的效率，在从文献中收集的基准测试
PDF4 years ago
走向可解释的 AI 规划为服务
该篇论文探讨可解释人工智能领域内的可解释式规划作为一项新兴研究课题，并提出了将其设计为一种服务的想法，即利用已有的规划系统构建一个包装器，以协助回答对比问题。作者针对该想法进行了原型框架的开发，并举例说明了规划器如何用于回答某些类型的对比问
PDF5 years ago