「智猩猩AI新青年(nian)講座(zuo)」由智猩猩出(chu)品，致力于邀請(qing)青年(nian)學者，主(zhu)講他們在生成(cheng)式AI、LLM、AI Agent、CV等(deng)人(ren)工智能領域的(de)最新重要研究(jiu)成(cheng)果。
AI新(xin)(xin)青(qing)年(nian)是加(jia)速人(ren)(ren)工智能(neng)前(qian)沿研(yan)究的(de)新(xin)(xin)生力量。AI新(xin)(xin)青(qing)年(nian)的(de)視(shi)頻(pin)講解(jie)和直(zhi)播(bo)答疑(yi)，將可以幫(bang)助大家增進對人(ren)(ren)工智能(neng)前(qian)沿研(yan)究的(de)理(li)解(jie)，相應領域的(de)專業(ye)知(zhi)識也能(neng)夠得以積累(lei)加(jia)深(shen)。同時(shi)，通(tong)過與AI新(xin)(xin)青(qing)年(nian)的(de)直(zhi)接(jie)交流，大家在AI學習和應用AI的(de)過程中(zhong)遇到的(de)問題，也能(neng)夠盡快解(jie)決。
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近來(lai)，大(da)型語言模型（LLMs）在單(dan)智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)決策中取得了(le)令人印象深刻的表現，并且可以為機器人控制設計獎勵函數。但目前的具(ju)身智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)亦或缺乏(fa)彼(bi)此(ci)間的有(you)效交流(liu)合作能(neng)(neng)力(li)，亦或行為不能(neng)(neng)被(bei)人類理解(jie)，給人與智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)之間的協作帶來(lai)了(le)很大(da)的阻礙，且LLMs是否(fou)具(ju)備多智(zhi)能(neng)(neng)體(ti)(ti)協作所必(bi)需(xu)的能(neng)(neng)力(li)也(ye)仍(reng)尚未明確。
針對以上問題，馬薩諸塞大學阿默斯特分校在讀博士張洪鑫利用如今大語言模型豐富的世界常識、自由形式語言生成（free-form language generation）、復雜推理等能力，構建了基于LLMs的具身智能體CoELA，以在具有挑戰性的分散環境中完成長期多目標任務，最終實現了與其他智能體和人類進行高效的計劃、通信與合作的功能。相關論文《Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models》收錄于ICLR 2024。
CoELA由五個關(guan)鍵模塊組(zu)成：
（1）感知模塊：處理傳感器獲得的外部原始數據，更新記憶模塊的存儲信息；
（2）記憶模塊：模仿人類的長期記憶，以語義、情景和程序記憶的形式存儲智能體關于世界和他人的事實與經歷；
（3）溝通模塊：從記憶模塊檢索相關信息，引導LLMs利用其強大的自由形式語言生成能力生成最佳信息；
（4）決策模塊：利用LLMs的強大推理能力 ，根據從記憶模塊中檢索的相關信息和針對當前狀態決定采取哪種方案，生成的計劃會再次更新記憶模塊；
（5）執(zhi)行模塊：檢索記(ji)憶模塊中(zhong)存儲的(de)(de)程序知識，將高(gao)級(ji)計(ji)劃轉化(hua)為可在環境中(zhong)執(zhi)行的(de)(de)基本行動。
4月12日上午10點，智猩猩邀請到論文一作、馬薩諸塞大學阿默斯特分校在讀博士張洪鑫參與「AI新青(qing)年(nian)講(jiang)座」234講(jiang)，主講(jiang)《使用大語言模型構(gou)建合作型具(ju)身智能體》。
主講人
張洪鑫，馬薩諸塞大學阿默斯特分校在讀博士
師從淦(gan)創(chuang)教(jiao)授(shou)，研究興趣為具身智能、人機交(jiao)互、自然語言處理，在ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP等會議上發表有多篇(pian)論文，為NeurIPS、CVPR、ACL等會議擔任審(shen)稿人。
第234講
主 題
使用大語言模型構建合作型具身智能體
提 綱
1、大語言模型在智能體領域的應用現狀概述
2、利用大語言模型構建模塊化具身智能體CoELA
3、CoELA的五個核心模塊協作流程
4、實驗結果(guo)分(fen)析及(ji)展(zhan)望
直 播 信 息
直播時間：4月12日10:00
直播地點(dian)：智猩(xing)猩(xing)知識(shi)店鋪
成果
論文標題
《Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models》
論文鏈接
//arxiv.org/abs/2307.02485
項目網站
//vis-www.cs.umass.edu/Co-LLM-Agents/
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