Ай Дайджест

Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день

Подборка статей по тегу "skills"

Пропозер-Агент-Оценщик (PAE): Автономное открытие навыков для интернет-агентов на основе фундамента моделей

Видение широко способного и целенаправленного агента, например, агента для просмотра Интернета в цифровом мире и домашнего гуманоидного робота в физическом мире, быстро продвинулось благодаря способности обобщения основополагающих моделей. Такой универсальный агент должен обладать большим и разнообразным набором навыков, таких как нахождение маршрутов между двумя пунктами назначения и покупка конкретных товаров в Интернете. Если каждый навык необходимо указывать вручную через фиксированный набор аннотированных человеком инструкций, repertoire навыков агента будет обязательно ограничен из-за количества и разнообразия аннотированных человеком инструкций. В этой работе мы решаем эту задачу, предлагая систему Proposer-Agent-Evaluator (PAE), эффективную обучающую систему, которая позволяет агентам на основе основополагающих моделей самостоятельно открывать и практиковать навыки в дикой природе. В центре PAE находится контекстно-осведомленный предложитель задач, который автономно предлагает задачи для практики агента с учетом информации о контексте окружающей среды, такой как демонстрации пользователей или даже просто название самого веб-сайта для агентов просмотра Интернета. Затем политика агента пытается выполнить эти задачи с размышлениями и фактическими опирающимися на реальный мир операциями, а полученные траектории оцениваются автономным оценщиком успеха на основе VLM. Оценка успеха служит сигналом вознаграждения для агента, чтобы уточнить его политики через обучение с подкреплением (RL). Мы валидация PAE на сложной навигации по вебу на основе зрения, используя как реальные, так и саморазмещенные веб-сайты из WebVoyager и WebArena. Насколько нам известно, эта работа представляет собой первую эффективную обучающую систему, которая применяет автономное предложение задач с RL для агентов, обобщающих реальное основание, аннотированное человеком, с производительностью SOTA. Наши открытые контрольные точки и код можно найти на https://yanqval.github.io/PAE/.

agentgeneralizationnavigation

Усиление Конверсационных Агентов с помощью LLM, Насыщенных Навыками Разума

Для усиления социальных связей с собеседниками люди естественным образом приобретают способность адекватно реагировать в заданной ситуации, учитывая, какой навык общения наиболее подходит для ответа — процесс, который мы называем "навык ума". Для агентов беседы, основанных на больших языковых моделях (LLM), планирование подходящих навыков общения, как это делают люди, представляет собой сложную задачу из-за сложности социального диалога, особенно в интерактивных сценариях. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем набор данных бесед с аннотациями навыков ума, названный "Многоаспектный навык ума", который включает в себя многоходовые и многоаспектные навыки общения в различных интерактивных сценариях (например, долгосрочные, консультационные, ориентированные на задачу), основанные на разнообразных социальных контекстах (например, демография, персона, правила поведения). Этот набор данных содержит примерно 100 тысяч бесед. Используя этот набор данных, мы представляем новую семью LLM с интегрированными навыками ума, названную "Танос", с размерами модели в 1 миллиард, 3 миллиарда и 8 миллиардов параметров. Эти модели в ходе обширных экспериментов успешно демонстрируют процесс навыка ума и показывают высокую обобщаемость при выводе многоаспектных навыков в различных областях. Более того, мы показали, что Танос значительно улучшает качество ответов, генерируемых агентами бесед на основе LLM, и способствует про-социальному поведению в оценках человеком.

conversationalskillsmodel