"Model Bahasa Besar dan Kelab Membaca Sistem Pelbagai Agen" bermula Sabtu ini!

Pengenalan

"Kelab Membaca Model Bahasa Besar dan Sistem Pelbagai Agen" akan dikongsikan buat pertama kali pada malam Sabtu ini pada jam 20:00. Kali ini, Guo Taicheng, seorang pelajar kedoktoran dalam sains komputer di Universiti Notre Dame, dan Li Guohao, pengasas rangka kerja berbilang ejen CAMEL yang kini popular dan seorang felo pasca doktoral di Universiti Oxford, akan memberikan syarahan! Lebih ramai pengarang kertas dari Universiti Tsinghua, Universiti Peking, Universiti Zhejiang, MIT, UIUC dan universiti lain akan muncul secara bergilir-gilir, jadi nantikan!

Kongsi garis besar kandungan

Guo Taicheng: Gambaran keseluruhan LLM berbilang ejen

LLM pengenalan berbilang ejen latar belakang

Elemen asas berbilang ejen

Antaramuka

Profiling

Komuniti

Komuniti

Komuniti

berbilang ejen semasa Jenis kerja penyelidikan

Tinjauan Keseluruhan

Kerangka

Ejen Penyelesaian Masalah

Ejen Simulasi Dunia

Orkestrasi dan Pemerolehan Keupayaan

Set data penyelidikan dan perspektif pelbagai aspek yang biasa digunakan

Li Guohao: CAMEL- Meneroka masyarakat pelbagai ejen model bahasa besar LLM

Konsep asas

Penerokaan minda

Ejen Komunikatif

Pembinaan sistem berbilang ejen

Rangka kerja gesaan

Role-playing

mengikuti

Demonstrasi Eksperimen dan cabaran semasa

Menjana senario

Hasil eksperimen

Cabaran semasa

Pengenalan pembesar suara

Profesor Xiangliang Zhang.

Arah penyelidikan: Menggunakan Agen berasaskan LLM dan LLM untuk menyelesaikan masalah penaakulan dan perancangan dalam bidang saintifik, AI4Science dan sistem pengesyoran Dia telah menerbitkan artikel di persidangan seperti NeurIPS dan WWW, dan telah memenangi Piala KDD, NeurIPS BlackBox Optimization Challenge. IEEE Computer Pemenang/naib juara pertandingan pembelajaran mesin seperti Society Challenge.

Li Guohao: pengasas CAMEL, felo pasca doktoral di Universiti Oxford, penyelidik kecerdasan buatan, pemula CAMEL-AI dan projek sumber terbuka DeepGCNs. Komited untuk membina agen pintar yang boleh melihat, belajar berkomunikasi, menaakul dan bertindak. Beliau juga merupakan ahli teras PyG.org. Beliau menerima PhD dalam Sains Komputer dari Universiti Sains dan Teknologi King Abdullah di bawah Profesor Bernard Ghanem. Semasa PhDnya, beliau bekerja sebagai pelatih penyelidikan di Intel ISL. Beliau melawat ETHz CVL sebagai penyelidik pelawat dan bekerja di Kumo AI.

Arahan penyelidikan: termasuk ejen autonomi, pembelajaran mesin grafik, penglihatan komputer dan kecerdasan buatan terbenam. Beliau telah menerbitkan kertas kerja yang berkaitan dalam persidangan dan jurnal teratas seperti ICCV, CVPR, ICML, NeurIPS, RSS, 3DV, dan TPAMI.

🎜Diperkenalkan oleh hos🎜🎜🎜🎜🎜Zhao Shiyu, seorang penyelidik terkemuka di Sekolah Kejuruteraan Universiti West Lake, ketua Makmal Sistem Tanpa Pemandu Pintar, dan pemenang Projek Belia Bakat Peringkat Tinggi Luar Negara. Beliau lulus dari Universiti Aeronautik dan Astronautik Beijing dengan ijazah sarjana muda dan Ph.D dari Universiti Nasional Singapura Sebelum menyertai Universiti Westlake, beliau adalah pensyarah di Jabatan Kawalan Automatik dan Kejuruteraan Sistem di Universiti Sheffield. UK. Penyelidikan beliau memfokuskan pada isu seperti kawalan membuat keputusan dalam sistem berbilang robot, dan komited untuk mengkaji sistem robot generasi akan datang yang menarik, berguna dan mencabar. Di samping itu, buku teks Bahasa Inggeris "Asas Pembelajaran Pengukuhan Matematik" yang ditulis olehnya akan diterbitkan bersama oleh Tsinghua University Press dan Springer Press Pada masa ini ia telah menerima 1.7K+ bintang di GitHub, dan video kursus telah ditonton lebih daripada 700,000 kali dalam talian. . 🎜🎜🎜🎜🎜Ren Qinyuan menerima ijazah PhD dalam sains kawalan dan kejuruteraan dari Universiti Zhejiang pada tahun 2008. Kemudian beliau menyertai Jabatan Komputer dan Kejuruteraan Elektrik Universiti Nasional Singapura untuk melibatkan diri dalam penyelidikan kawalan ke atas sistem pintar tanpa pemandu bawah air. Bermula dari Julai 2015, beliau menyertai Institut Teknologi Maklumat, Agensi Sains, Teknologi dan Penyelidikan Singapura sebagai saintis penyelidikan robotik. Sejak 2017, beliau telah menyertai Universiti Zhejiang sebagai profesor. Dr. Ren Qinyuan kini merupakan Ahli Kanan IEEE dan berkhidmat sebagai editor beberapa jurnal akademik antarabangsa. Beliau terlibat terutamanya dalam kerja penyelidikan mengenai kawalan gerakan, kecerdasan bionik dan interaksi manusia-komputer. 🎜🎜🎜🎜

Dr. Cui Jinqiang ialah seorang jurutera kanan di Makmal Pengcheng. Bidang penyelidikannya termasuk sistem berbilang ejen, pemetaan dan penyetempatan serentak (SLAM), dan pembinaan semula 3D berketepatan tinggi. Dr. Cui menerima PhD dari Universiti Nasional Singapura dan sebelum ini menamatkan pengajian sarjana dan sarjana mudanya di Universiti Politeknik Barat Laut. Beliau telah memenangi pelbagai kepujian dalam pertandingan mikro-UAV antarabangsa dan menerbitkan banyak kertas akademik dalam bidang berkaitan.

Model Bahasa Besar dan Kelab Membaca Sistem Pelbagai Agen

Kami telah menjemput ramai cendekiawan canggih untuk berkongsi pandangan mereka, termasuk Guo Taicheng, Li Guohao, Qian Chen, Wang Zhenhailong, Xu Yuzhuang, Yang Zonghan, Liu Zijun, Hongxin Zhang, Zhang Jintian, Dong Yihong, Liang Tian, ​​​​Yilun Du, dan lain-lain, lebih banyak topik masih direkrut Jika anda berminat dengan model besar dan sistem berbilang ejen, dialu-alukan untuk menyertai kami, anda boleh datang untuk berkongsi. anda juga boleh berkawan, yang paling penting ialah Jom belajar bersama!

Rujukan terutamanya berkaitan

[ 1 ] Guo T, Chen X, Wang Y, et al berdasarkan model bahasa besar berbilang ejen: Satu tinjauan kemajuan dan cabaran [ J ] . [ 2 ] Sumers T R, Yao S, Narasimhan K, et al Seni bina kognitif untuk ejen bahasa [ J ] arXiv pracetak arXiv: 2309.02427, 2023.

[ 3 ] Hong S, Zheng X, Chen al . Metagpt: Pengaturcaraan meta untuk rangka kerja kolaboratif berbilang ejen [ J ] . arXiv pracetak arXiv:2308.00352, 2023.

[ 4 ] Li G, Hammoud H A K, Itani H, et al eksplorasi " masyarakat model bahasa berskala besar [ J ] . pracetak arXiv arXiv:2303.17760, 2023.

Maklumat siaran langsung

Masa:

2 Mac 2024 (Sabtu ini) 20:00-22:00

Cara untuk mengambil bahagian:

Imbas kod QR untuk menyertai kelab membaca pelbagai ejen, sertai sembang kumpulan, dapatkan akses untuk menyemak siri kelab membaca, berkomunikasi dengan penyelidik saintifik barisan hadapan dan pengamal korporat dalam komuniti, dan bersama-sama mempromosikan pembangunan pelbagai ejen di kawasan sempadan ini.

Terima kasih khas kepada unit

Datawhale

Sebuah organisasi sumber terbuka yang memfokuskan pada bidang AI, menghimpunkan ramai pelajar cemerlang, misi adalah untuk pelajar, dan pelajar berkembang bersama.

Agent42

Satu platform terbuka ekologi khusus untuk mempromosikan integrasi dan inovasi industri, akademik dan penyelidikan tentang Ejen AI

Atas ialah kandungan terperinci "Model Bahasa Besar dan Kelab Membaca Sistem Pelbagai Agen" bermula Sabtu ini!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!