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原標題:能總結經驗、持續進化,上交把智能體優化參數的成本打下來了
文章來源:機器之心
內容字數:4308字
內容摘要:機器之心專欄機器之心編輯部大模型的出現引發了智能體設計的性變革,在 ChatGPT 及其插件系統問世后,對大模型智能體的設計和開發吸引了極大的關注。幫助完成預訂、下單等任務,協助編寫文案,自主從網絡上搜索最新的知識與新聞等等,這種通用、強大的智能助理,讓大模型強大的語義理解、推理能力將之變成了可能。OpenAI 首屆開發者大會上,Sam Altman 展示了 ChatGPT 作為智能助理的可能性。為了提升大模型智能體交互的性能和可靠性,目前學界已經提出了多種基于不同提示語技術的智能體框架,如將思維鏈結合至決策過程的 ReAct、利用大模型的自檢查能力的 RCI 等。盡管大模型智能體已經表現出強大的能力,但上述方案都缺乏讓大模型智能體從自身的既往交互經歷中學習進化的能力。而這種持續進化的能力,正成為大模型智能體發展中亟待解決的問題。一般來說,決策交互任務中通常會采用強化學習,基于過往交互…
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