task execution | BriefGPT - AI 论文速递

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自适应行为树的操作
机器人通过行为树来自适应地选择和切换操纵策略，学习过往尝试以优化性能，并能够从任务失败中预测并安全退出或更改策略，从而提高任务完成的可靠性和效率。
PDF16 days ago
在线巴累托最优决策中的主动推理
本研究旨在引入一种新颖的多目标强化学习框架，确保任务的安全执行，优化目标之间的权衡，并符合用户的偏好。该框架包含两个主要层次：多目标任务规划器和高层选择器。通过案例研究和基准测试，证明了我们的框架在操作和移动机器人方面优于其他方法，并且能够
PDF19 days ago
WorkBench: 现实工作场所环境下代理人的基准数据集
WorkBench 是一个用于评估工作场所环境中代理程序执行任务能力的基准数据集，其中包含五个数据库、26 个工具和 690 个任务。通过对五种现有代理程序在 WorkBench 上的评估，发现它们成功完成任务的比例在 3%（Llama2-
PDF2 months ago
LlamaTouch: 一个忠实且可扩展的移动界面自动化测试床任务评估
LlamaTouch 是一种用于在设备上执行代理程序和可信、可扩展代理评估的测试平台，它通过观察任务执行过程只传输 UI 状态，采用了新颖的评估方法来评估代理程序是否遍历了所有手动注释的应用程序 / 系统状态。
PDF3 months ago
MIMIR：领域专家个性化代理优化的简化平台
Mimir 是一个流线型平台，可以提供可定制的流程，从私有知识和公开、合法的数据集中为个性化代理调优，支持从同一输入产生面向一般指导的数据集，并通过一键代理微调，以提高 GPT-4 的效率。
PDF3 months ago
Recover: 故障检测与恢复的神经符号框架
通过集成本体论、逻辑规则和基于大型语言模型的规划器，本文介绍了一种用于在线失败识别和恢复的神经符号框架。实验评估表明，OntoThor 的逻辑规则能准确检测出所有分析任务中的故障，并且在故障检测和恢复方面，Recover 明显优于仅依赖于大
PDF3 months ago
LLMCRIT: 教授大型语言模型使用准则
通过使用全面的准则为任务提供自然语言反馈，我们提出了一个允许大型语言模型使用准则的通用框架，然后在真实场景中的三个任务中评估了我们的反馈生成框架，揭示了整合准则和示范的细致效果，并提供了有关如何教授大型语言模型更有效使用准则的宝贵见解。
PDF4 months ago
以工作为中心的人工智能代理：认知工作线程设计、实现和管理
提出了一种以工作状态为中心的 AI 代理模型，通过使用 “工作笔记” 记录和反映任务执行过程中的状态，并介绍了该模型的架构和组成部分，包括任务监测的工作线程、任务分解和规划的计划模块，以及使用 ReAct 思考 - 行动循环执行子任务的执行
PDF8 months ago
机器人健康和机器人生命接近：在不利环境下系统量化机器人运行时性能退化
通过病人分诊系统的启示，提出了 “机器人生命体征” 的概念，将一组指标用于评估移动机器人在任务执行过程中的性能降级；实验结果表明，该模型可以有效地估计机器人运行时的性能降级。
PDF2 years ago
移动电话通讯的昼夜节律和突发性
对移动电话通讯事件的时间序列进行系统去季节法以去除昼夜和周活动模式的影响，发现间隔事件时间分布中的 heavy tails 仍保持稳健，这明确表明人类任务执行是时间移动电话通信模式中余下 burstiness 的一个可能原因。
PDF14 years ago