斯坦福AI Agent最新综述《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》
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摘要
- 多模态AI系统将在我们的日常生活中变得越来越普遍，通过将这些系统作为 Agent 嵌入物理和虚拟环境中，可以提高它们的交互性。
- 通过结合现有的基础模型，可以创建具有复杂任务处理能力的 Agent。
- 论文定义了“Agent AI”作为一类交互系统，它们可以感知视觉刺激、语言输入和其他环境基础数据，并能产生有意义的具体行动。
- 研究者们探讨了如何通过外部知识、多感官输入和人类反馈来改进基于下一步具体行动预测的代理。
- 通过在现实环境中发展 Agent AI系统，可以减轻大型基础模型的幻觉倾向和产生环境不正确输出的趋势。
内容概述
- 论文介绍了Agent AI系统的一般概述，这些系统可以在许多不同的领域和应用中感知和行动，可能成为通往人工通用智能（AGI）的途径。
- 讨论了Agent AI集成、Agent AI范式、Agent AI学习、Agent AI分类、Agent AI应用任务、跨模态、领域和现实性的Agent AI，以及Agent AI的持续自我改进。
- 提出了新的Agent AI训练框架，包括LLMs（大型语言模型）和VLMs（视觉语言模型）的使用，以及如何通过模仿学习、强化学习等方法训练Agent AI。
- 探讨了Agent AI在游戏、机器人、医疗保健等领域的应用，并讨论了如何通过多模态Agent AI（如视觉、语言、交互代理等）来实现这些应用。
- 论文还提出了新的数据集和基准测试，以促进多模态Agent AI的研究。
