«`html
Искусственный интеллект (ИИ) в исследованиях и практических решениях
Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) давно направлены на разработку агентов, способных выполнять различные задачи в разнообразных средах. Эти агенты созданы для проявления человекоподобного обучения и адаптивности, непрерывно развиваясь через взаимодействие и обратную связь. Конечная цель — создание универсальных ИИ-систем, способных автономно решать разнообразные задачи, что делает их бесценными в различных прикладных областях.
Основные проблемы в области ИИ
Одной из основных проблем в области ИИ является создание агентов, способных обобщать различные задачи и среды без значительного вмешательства человека. Текущие методы часто требуют детального наблюдения, что ограничивает масштабируемость и адаптивность. Проблема заключается в разработке автономной системы, способной учиться и совершенствоваться независимо, улучшая свою способность выполнять разнообразные задачи без постоянного человеческого контроля.
Практические решения и ценность
В рамках существующих исследований были разработаны такие фреймворки, как AgentBench, AgentBoard и AgentOhana, фокусирующиеся на оценке и разработке агентов на основе больших языковых моделей. Эти фреймворки обычно включают клонирование поведения по экспертным траекториям или обучение в изолированных средах, что ограничивает масштабируемость и обобщение. Были исследованы модели, такие как GPT-3.5-Turbo, GPT-4-Turbo и Llama-2-Chat. Другие значительные вклады включают в себя подходы ReAct и самосовершенствование, которые обучают агентов через обратную связь от среды и интерактивное обучение.
Исследователи из Fudan NLP Lab & Fudan Vision and Learning Lab представили инновационный фреймворк AGENTGYM. Этот фреймворк поддерживает разнообразные среды и задачи, позволяя агентам исследовать широко и в реальном времени. AGENTGYM предоставляет комплексный набор инструментов и сред для обучения и оценки агентов на основе больших языковых моделей, способствуя их эволюции и обобщению среди задач. Целью фреймворка является повышение адаптивности и производительности ИИ-агентов путем предоставления более надежной среды обучения.
Фреймворк AGENTGYM включает в себя платформу с различными средами и задачами, базу данных расширенных инструкций и набор высококачественных траекторий. Он использует новый метод, называемый AGENTEVOL, позволяющий агентам эволюционировать через взаимодействие с различными средами и изучение новых опытов. Этот метод улучшает способность агентов обобщать и адаптироваться к новым задачам. Фреймворк также включает набор бенчмарков AGENTEVAL для оценки производительности и способностей обобщения агентов.
Экспериментальные результаты демонстрируют, что агенты, эволюционировавшие с использованием AGENTEVOL, проявляют сравнимые результаты с передовыми моделями на различных задачах. Эволюционировавшие агенты значительно улучшили свою способность обобщать и адаптироваться к новым задачам и средам. Например, агенты достигли показателей успешности 77,0% в WebShop и 88,0% в ALFWorld, превзойдя несколько базовых моделей. Способность фреймворка интегрировать различные инструкции и задачи в процесс обучения привела к появлению агентов, более универсальных и способных решать более широкий спектр задач.
В заключение, фреймворк AGENTGYM, значительный шаг в создании универсально способных ИИ-агентов, обязан своему успеху пионерской работе исследовательской группы из Fudan NLP Lab & Fudan Vision and Learning Lab. Путем обеспечения автономной эволюции в разнообразных средах фреймворк преодолевает ключевые ограничения текущих методов. Инновационный подход и обнадеживающие результаты знаменуют светлое будущее для исследований в области ИИ по разработке универсальных и адаптивных агентов. Существенный вклад исследовательской группы в область, особенно их работа над AGENTGYM и AGENTEVOL, демонстрируют потенциал интеграции разнообразных сред и методов автономного обучения для создания более способных и универсальных ИИ-агентов.
Подробности исследования доступны в статье. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследовательской группе проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 44 тыс. пользователей ML SubReddit.
Использование искусственного интеллекта в маркетинге и продажах
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте From Limited Tasks to General AI: AGENTGYM Evolves Agents with Diverse Environments and Autonomous Learning.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
