
Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail für die Einreichung: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com
Mit Mistral-7B als Rahmen und basierend auf IN3-Training kann Mistral-Interact die Mehrdeutigkeit von Aufgaben proaktiv bewerten, Benutzerabsichten abfragen und sie in umsetzbare Ziele verfeinern, bevor die Ausführung nachgelagerter Agentenaufgaben gestartet wird. Nach der Einbettung des Modells in das XAgent-Framework führt der Artikel eine umfassende Bewertung des vollständig zustandsbehafteten Agentensystems durch.
Die Ergebnisse zeigen, dass diese Lösung eine hervorragende Leistung bei der Identifizierung mehrdeutiger Benutzeraufgaben, der Wiederherstellung und Zusammenfassung wichtiger fehlender Informationen, der Festlegung genauer und notwendiger Ziele für die Agentenausführung und der Reduzierung des Einsatzes redundanter Tools bietet. Diese innovative Methode schließt nicht nur die Lücke in der Interaktion zwischen intelligenten Agenten und Benutzern und stellt den Menschen wirklich in den Mittelpunkt des Designs intelligenter Agenten, sondern bedeutet auch, dass wir dem Ziel, intelligente Agenten zu entwerfen, die besser aufeinander abgestimmt sind, einen Schritt näher kommen mit menschlichen Absichten.
- Papiertitel: Tell Me More! Towards Implicit User Intention Understanding of Language Model Driven Agents
- Papierlink: https://arxiv.org/abs/2402.09205
- Code-Repository: https ://github.com/HBX-hbx/Mistral-Interact
- Open-Source-Modell: https://huggingface.co/hbx/Mistral-Interact
- Open-Source-Datensatz: https://huggingface.co / datasets/hbx/IN3
ㅋㅋ ~ 퍼지 태스크와 클리어 태스크 실행의 비교
Mistral-Interact 훈련 프로세스
대규모 언어 모델이 에이전트 설계의 핵심이므로 이 작업에서는 먼저 상호 작용에서 현재 오픈 소스 및 폐쇄 소스 모델의 암시적 성능을 평가하기 위한 예비 연구를 수행했습니다. 프로세스. 공식 의도 이해 능력.
에이전트 상호작용 능력 종합 평가
명령 이해
에이전트 상호 작용 사례 분석
- 다양한 시나리오의 Mistral-Interact 및 사용자 사례 분석
텍스트는 사용자의 대상이 흐려지면 찾을 수 있습니다. XAgent는 사용자의 요구를 정확하게 반영하는 하위 작업을 정확하게 설정할 수 없습니다.
위 내용은 오픈 소스와 비공개 소스 모델 '카오스(Chaos)': 인간의 진짜 의도를 가장 잘 엿볼 수 있는 에이전트가 누구인지 알아보자의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Stanford University Institute for Human-Oriented Intificial Intelligence가 발표 한 2025 인공 지능 지수 보고서는 진행중인 인공 지능 혁명에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다. 인식 (무슨 일이 일어나고 있는지 이해), 감사 (혜택보기), 수용 (얼굴 도전) 및 책임 (우리의 책임 찾기)의 네 가지 간단한 개념으로 해석합시다. 인지 : 인공 지능은 어디에나 있고 빠르게 발전하고 있습니다 인공 지능이 얼마나 빠르게 발전하고 확산되고 있는지 잘 알고 있어야합니다. 인공 지능 시스템은 끊임없이 개선되어 수학 및 복잡한 사고 테스트에서 우수한 결과를 얻고 있으며 1 년 전만해도 이러한 테스트에서 비참하게 실패했습니다. AI 복잡한 코딩 문제 또는 대학원 수준의 과학적 문제를 해결한다고 상상해보십시오-2023 년 이후

메타의 라마 3.2 : 멀티 모달 및 모바일 AI의 도약 Meta는 최근 AI에서 강력한 비전 기능과 모바일 장치에 최적화 된 가벼운 텍스트 모델을 특징으로하는 AI의 상당한 발전 인 Llama 3.2를 공개했습니다. 성공을 바탕으로 o

이번 주 AI 환경 : 발전의 회오리 바람, 윤리적 고려 사항 및 규제 토론. OpenAi, Google, Meta 및 Microsoft와 같은 주요 플레이어

연결의 편안한 환상 : 우리는 AI와의 관계에서 진정으로 번성하고 있습니까? 이 질문은 MIT Media Lab의 "AI (AI)를 사용하여 인간의 발전"심포지엄의 낙관적 톤에 도전했습니다. 이벤트는 절단 -EDG를 보여주었습니다

소개 차등 방정식, 최적화 문제 또는 푸리에 분석과 같은 복잡한 문제를 해결하는 과학자 또는 엔지니어라고 상상해보십시오. Python의 사용 편의성 및 그래픽 기능은 매력적이지만 이러한 작업에는 강력한 도구가 필요합니다.

메타의 라마 3.2 : 멀티 모달 AI 강국 Meta의 최신 멀티 모드 모델 인 LLAMA 3.2는 AI의 상당한 발전으로 향상된 언어 이해력, 개선 된 정확도 및 우수한 텍스트 생성 기능을 자랑합니다. 그것의 능력 t

데이터 품질 보증 : Dagster로 점검 자동화 및 큰 기대치 데이터 품질이 높다는 것은 데이터 중심 비즈니스에 중요합니다. 데이터 볼륨 및 소스가 증가함에 따라 수동 품질 관리는 비효율적이며 오류가 발생하기 쉽습니다.

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