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原標(biāo)題：告別偏科，能玩轉(zhuǎn)多模態(tài)、多任務(wù)、多領(lǐng)域的強(qiáng)化智能體終于來(lái)了
關(guān)鍵字：智能,任務(wù),模型,數(shù)據(jù),專(zhuān)家
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心報(bào)道
編輯：佳琦模型、專(zhuān)家智能體和數(shù)據(jù)集都已開(kāi)源。隨著 Llama 3 發(fā)布，未來(lái)大模型的參數(shù)量已飆升至驚人的 4000 億。盡管每周幾乎都有一個(gè)聲稱(chēng)性能超強(qiáng)的大模型出來(lái)炸場(chǎng)，但 AI 應(yīng)用還在等待屬于它們的「ChatGPT 時(shí)刻」。其中，AI 智能體無(wú)疑是最被看好的賽道。
就連吳恩達(dá)都說(shuō)，GPT-4 加上 AI 智能體，可能提前達(dá)到 GPT-5 的效果。不過(guò)，我們熟知的智能體往往有點(diǎn)「偏科」。例如，第一個(gè) AI 軟件工程師 Devin，專(zhuān)精于代碼。會(huì)打游戲的智能體往往也只能在某一個(gè)游戲里秀操作。尋找一個(gè)能夠同時(shí)擅長(zhǎng)多個(gè)領(lǐng)域，并能在其中無(wú)縫切換的通用模型仍是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究者們對(duì)于智能體如何結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）和自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)進(jìn)行了廣泛探索，但將強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）任務(wù)整合進(jìn)來(lái)的研究相對(duì)較少。這是由于 RL 任務(wù)本質(zhì)上是異質(zhì)的，這使得將 RL 任務(wù)與對(duì)話(huà)和圖像識(shí)別等其他任務(wù)結(jié)合起來(lái)更加困難。這要求智能體能融會(huì)貫通不同領(lǐng)域任務(wù)中的不同模態(tài)、任務(wù)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)類(lèi)型。要達(dá)到全能型智能體，主要需要解決以下問(wèn)題：（1）如何設(shè)計(jì)一個(gè)能夠處理多種

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作者微信：almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介：專(zhuān)業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)