国产精品亚洲mnbav网站_成人午夜亚洲精品无码网站_日韩va亚洲va欧洲va国产_亚洲欧洲精品成人久久曰影片

無直接數據可用,AI怎么學會「干活」?微軟團隊揭秘AI從語言到行動的進化之路

AIGC動態8個月前發布 機器之心
519 0 0

為LAMs的開發提供了首個實踐范例

無直接數據可用,AI怎么學會「干活」?微軟團隊揭秘AI從語言到行動的進化之路

原標題:無直接數據可用,AI怎么學會「干活」?微軟團隊揭秘AI從語言到行動的進化之路
文章來源:機器之心
內容字數:7855字

微軟團隊突破性研究:從語言到行動,構建大行動模型LAM

本文總結了微軟DKI團隊發表的技術報告,該報告詳細闡述了如何從零開始訓練一個大行動模型(LAM),從而實現AI從被動語言生成向主動行動生成的轉變。

1. LLM的局限性和LAM的優勢

傳統的LLM(如GPT系列)擅長文本生成,但在與物理或數字環境交互方面存在局限性,無法執行超出文本層面的操作。 微軟團隊提出的LAM則具備三大特性:用戶意圖理解、行動生成能力以及動態規劃與適應能力,能夠將用戶的意圖轉化為各種形式的可執行步驟,并根據環境變化調整計劃,從而更好地完成復雜任務。

2. 從LLM到LAM的挑戰

構建LAM面臨三大挑戰:首先是數據積累的難題,LAM訓練需要大量任務-行動對數據,而這類數據通常難以獲取;其次是模型訓練的重大轉化,需要從文本生成模型轉變為具備任務規劃、動態執行和調整能力的模型;最后是離線評估的局限性,以及環境適配和線上評估的復雜性,需要在真實環境中測試LAM的實際性能。

3. 數據積累:從無到有的數據構建

為了解決數據稀缺問題,微軟團隊設計了一套兩階段的數據收集與處理流程:第一階段,從開源資源(如應用幫助文檔、WikiHow教程和搜索查詢記錄)收集任務-計劃數據,并通過數據增強技術擴充數據集;第二階段,將抽象的計劃步驟轉化為具體的行動序列,并在真實環境中執行驗證,最終生成結構化的任務-行動對。這個流程成功地從無數據狀態構建了LAM訓練所需的高質量數據集。

4. LAM的訓練過程:四個階段

LAM的訓練分為四個階段:第一階段,任務計劃預訓練,讓模型學習生成任務分解計劃;第二階段,專家知識學習,通過模仿學習讓模型執行具體操作;第三階段,自我探索提升,讓LAM在真實環境中嘗試完成任務,并積累新的成功經驗;第四階段,獎勵模型優化,利用強化學習提升模型的決策能力。

5. 實驗結果與結論

離線和線上實驗結果都表明,LAM在任務成功率、效率方面都顯著優于基線模型(GPT-4o)。LAM的成功為AI從被動語言生成向主動行動生成的轉變提供了新的思路,也為大行動模型的開發提供了首個實踐范例。

6. LAM的實際應用

經過訓練的LAM模型被集成到GUI智能體UFO的AppAgent中,通過與Windows操作系統交互,完成實際任務。這表明LAM具有良好的實際應用潛力。


聯系作者

文章來源:機器之心
作者微信:
作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

閱讀原文
? 版權聲明
蟬鏡AI數字人

相關文章

蟬鏡AI數字人

暫無評論

暫無評論...
国产精品亚洲mnbav网站_成人午夜亚洲精品无码网站_日韩va亚洲va欧洲va国产_亚洲欧洲精品成人久久曰影片
<span id="3dn8r"></span>
    1. <span id="3dn8r"><optgroup id="3dn8r"></optgroup></span><li id="3dn8r"><meter id="3dn8r"></meter></li>

        91网上在线视频| 国产精品久久久久一区| 精品国产一区二区三区不卡| 亚洲在线免费播放| 在线成人高清不卡| 美女视频黄a大片欧美| 欧美成人r级一区二区三区| 国产在线麻豆精品观看| 国产精品不卡一区二区三区| 欧美综合视频在线观看| 蜜桃精品在线观看| 国产清纯白嫩初高生在线观看91 | 精品第一国产综合精品aⅴ| 国产精品一二三在| 亚洲精品免费在线| 欧美电影免费观看高清完整版在 | 成人app软件下载大全免费| 一区二区三区国产豹纹内裤在线 | 蜜桃久久精品一区二区| 日本一区二区不卡视频| 欧美日韩国产美| 国产成人aaa| 亚洲成人综合视频| 国产亚洲自拍一区| 在线91免费看| 色哟哟在线观看一区二区三区| 日本不卡123| 亚洲综合色区另类av| 久久精品人人做人人爽人人| 精品视频1区2区| 91视频91自| 国产高清不卡二三区| 视频一区中文字幕| 亚洲精品免费电影| 国产精品毛片无遮挡高清| 9191国产精品| 在线观看日韩电影| 成人免费高清在线观看| 国产美女在线精品| 免费高清在线一区| 视频一区国产视频| 一级女性全黄久久生活片免费| 日本一区二区综合亚洲| 精品久久久久av影院| 欧美伦理影视网| 欧美日韩性生活| 在线观看日产精品| 91在线小视频| www.亚洲免费av| 成人h精品动漫一区二区三区| 国产一区二区不卡老阿姨| 美国十次综合导航| 麻豆91精品视频| 久久国产成人午夜av影院| 丝袜a∨在线一区二区三区不卡| 亚洲高清免费视频| 亚洲动漫第一页| 视频在线观看91| 毛片av一区二区| 国产乱理伦片在线观看夜一区| 麻豆免费看一区二区三区| 久久成人综合网| 国产一区二区三区四区五区入口 | 日韩影视精彩在线| 日本一不卡视频| 久久不见久久见免费视频1| 狠狠狠色丁香婷婷综合久久五月| 蓝色福利精品导航| 国产成人在线色| 91亚洲资源网| 欧美日韩免费观看一区三区| 日韩一区二区三区四区五区六区| 久久夜色精品国产噜噜av| 中文字幕不卡的av| 亚洲美腿欧美偷拍| 日韩影院在线观看| 国产99久久久国产精品潘金网站| 99久久国产免费看| 欧美日韩国产大片| 精品99999| 亚洲欧美激情一区二区| 午夜精品久久久久久久久久久| 美女任你摸久久| 97久久超碰精品国产| 91精品国产免费| 中文字幕中文乱码欧美一区二区| 亚洲成人免费av| 国产精品一区在线观看你懂的| 91丨国产丨九色丨pron| 日韩你懂的在线观看| 亚洲另类一区二区| 精品一区二区三区蜜桃| 91女厕偷拍女厕偷拍高清| 欧美一区二区三区四区在线观看 | 精品免费日韩av| 亚洲免费观看在线观看| 蜜臀国产一区二区三区在线播放 | 国产成人精品免费一区二区| 在线视频国内自拍亚洲视频| 精品国产一区二区亚洲人成毛片 | 久久av资源网| 欧美在线视频你懂得| 欧美精品一区二区三区在线播放| 亚洲同性同志一二三专区| 久久成人av少妇免费| 欧美久久久影院| 一区二区三区成人| 国产sm精品调教视频网站| 日韩西西人体444www| 亚洲成人资源在线| 91国偷自产一区二区开放时间| 久久精品网站免费观看| 久久精品国产一区二区三区免费看| 欧美影视一区在线| 亚洲免费在线播放| 99视频国产精品| 国产精品国产精品国产专区不蜜| 国产精品亚洲人在线观看| 日韩欧美电影一二三| 青青草伊人久久| 欧美电影在线免费观看| 亚洲综合色噜噜狠狠| 色天天综合色天天久久| 亚洲私人影院在线观看| av不卡一区二区三区| 中文字幕色av一区二区三区| 成人av网站免费观看| 国产精品色噜噜| 99视频精品在线| 一区二区三区欧美视频| 色94色欧美sute亚洲线路二| 一区二区三区在线免费播放| 日本乱人伦一区| 亚洲高清视频的网址| 91精品久久久久久久99蜜桃| 免费成人av资源网| 欧美白人最猛性xxxxx69交| 黄一区二区三区| 国产欧美久久久精品影院| eeuss鲁片一区二区三区 | 婷婷夜色潮精品综合在线| 欧美人妖巨大在线| 日韩精品一二三区| 久久综合色婷婷| 国产a久久麻豆| 亚洲三级理论片| 欧美精品在线一区二区| 麻豆精品国产传媒mv男同| 久久婷婷成人综合色| 成人黄色av网站在线| 亚洲激情综合网| 欧美日韩国产不卡| 精品亚洲porn| 国产精品护士白丝一区av| 欧美色综合天天久久综合精品| 日本欧美久久久久免费播放网| 亚洲精品一区二区三区99| eeuss鲁一区二区三区| 亚洲国产日韩精品| 精品免费视频.| 91黄视频在线| 国产激情91久久精品导航| 亚洲黄一区二区三区| 日韩美女主播在线视频一区二区三区| 国产一区二区按摩在线观看| 亚洲最新视频在线观看| 精品国产乱码久久久久久闺蜜 | 91麻豆视频网站| 蜜臀av性久久久久蜜臀aⅴ流畅| 久久免费电影网| 欧美色涩在线第一页| 国产成人av电影免费在线观看| 亚洲在线视频免费观看| 国产精品午夜电影| 日韩一区二区免费视频| 色中色一区二区| 国产精品一区二区无线| 婷婷国产v国产偷v亚洲高清| 一区精品在线播放| 久久亚洲二区三区| 欧美日韩国产综合草草| av色综合久久天堂av综合| 国产美女精品一区二区三区| 亚洲高清免费一级二级三级| 亚洲欧美怡红院| 久久久久久亚洲综合影院红桃 | 精品1区2区在线观看| 欧美性受xxxx黑人xyx| 成人妖精视频yjsp地址| 极品尤物av久久免费看| 亚洲国产va精品久久久不卡综合 | 亚洲国产精品久久不卡毛片| 中文字幕一区二区三区不卡在线| 亚洲精品在线观看视频| 欧美一区二区三区四区高清| 在线亚洲一区二区| 91在线看国产| www.日韩在线| 99精品视频一区二区| 成人av在线资源网|