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标签 > 智能体
智能体,顾名思义,就是具有智能的实体,英文名是Agent。以云为基础,以AI为核心,构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。智能体是人工智能领域中一个很重要的概念。任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。
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使用OpenVINO和LlamaIndex构建Agentic-RAG系统
RAG 系统的全称是 Retrieval-augmented Generation,本质上是 Prompt Engineering,通过在 Prompt...
机器学习技术已经被应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域,取得了很大的成功。计算机视觉技术已经可以实现人脸识别、物体识别和行为识别等功能...
我们每分配一个任务,Auto-GPT 都会给出一个相应的解决计划。比如,需要浏览互联网或使用新数据,它便会调整其策略,直到任务完成。这就像拥有一个能处理...
ChatGPT 的训练模式是基于大规模文本数据集的监督学习和自我监督学习,这些数据集包括了各种类型的文本,例如新闻文章、博客、社交媒体、百科全书、小说等...
另一方面,利他型自动驾驶汽车可以协同工作,引导高速公路上的交通,例如,如图1(b)中AV3所做的那样,通过减速后面的车辆,以实现无缝和安全的合并。这种利...
夺旗原本是一项广受欢迎的户外运动,被广泛的应用于电子游戏中。在一张给定的地图中,红蓝双方保护自己的旗子并抢夺对方旗子,5分钟时间内,夺旗次数最多的队伍获...
OpenAI发布了一个名为“Neural MMO”的大型多智能体游戏环境
作为一个简单的基线团队使用普通的策略梯度来训练一个小型的、完全连接的体系结构,将值函数基线和奖励折扣作为唯一增强。智能体不会因为实现特定的目标而获得奖励...
多智体深度强化学习研究中首次将概率递归推理引入AI的学习过程
在传统的多智体学习过程当中,有研究者在对其他智能体建模 (也即“对手建模”, opponent modeling) 时使用了递归推理,但由于算法复杂和计...
DeepMind的“星际2”智能体AlphaStar实际上是演化算法?
在AlphaStar中,用于训练智能体的基于人口的训练策略(PBT)是使用拉马克进化(LE)的模因算法:在内环中,使用反向传播连续训练神经网络,而在外环...
虽然很多基础的RL理论是在表格案例中开发的,但现代RL几乎完全是用函数逼近器完成的,例如人工神经网络。 具体来说,如果策略和值函数用深度神经网络近似,则...
2019-01-23 标签:智能体强化学习tensorflow 2874 0
本视频主要详细介绍智能体的基本特性,分别是自治性(Autonomy)、反应性(Reactive)、主动性(Proactive)、社会性(Social)、进化性。
2019-01-12 标签:智能体 8310 0
在多智能体系统中,每个智能体具有独立性和自主性,能够解决给定的子问题,自主地推理和规划并选择适当的策略,并以特定的方式影响环境。
在研究人员设想的场景中,名为Eve的第三个智能体扮演数据检验者的角色,监视Alice和Bob之间的通信。当Eve对Alice发送给Bob的内容产生怀疑时...
如图所示。玩家使用左下角转向按钮来控制移动,而右下角则设置按钮来控制技能。可通过主屏幕观察周围环境,还可以通过左上角迷你地图了解完整的地图情况,其中可观...
伯克利RISELab推出了多主体强化学习包Ray RLlib 0.6.0
在缓解交通拥堵方面,只需要控制极少量自动驾驶车辆的速度,就能大幅度提高交通流的效率。多主体强化学习就可以用于这样的场景,在混合驾驶的情况下我们暂时无法通...
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