传统的基础模型,如Chat-GPT和Dall-E,通常基于大量互联网数据进行训练。这些数据包括文本、图像和音频,通常通过
随着智能体数量的增加,系统的复杂性呈指数增长。这种复杂性使得传统的强化学习方法难以有效地训练和优化多智能体系统。此外MA
会话式 AI 系统在各个领域的应用越来越广泛。从客户服务到智能家居,从教育到医疗保健,这些系统通过自然语言处理技术与用户
多智能体系统(MAS)是由多个智能体组成的系统,这些智能体可以相互通信、协作或竞争,以实现某些目标。智能体可以是软件代理
大型语言模型的成功主要归功于Transformer架构的引入,Transformer通过自注意力机制和交叉注意力机制,能
Transformer模型自从在自然语言处理(NLP)领域取得突破性进展以来,迅速成为了机器学习和人工智能研究的热点。T
自2017年Transformer模型问世以来,它在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域取得了显著进展。Transf
行为经济学和实验经济学是现代经济学的重要分支,旨在通过实验和观察来理解人类决策行为的复杂性。传统经济学假设人类是完全理性
多智能体协作系统的一小步,可能是AI 应用爆发的一大步。多智能体路径规划(MAPF)在AI应用中扮演着越来越重要的角色,
对话智能体是能够与用户进行自然语言交流的计算机程序,常见的例子包括OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Cl
多智能体协作系统能够解决单智能体不能解决的任务,是人工智能应用领域最有前景的系统,多智能体强化学习(MARL)近年来在人
AI基础设施在AI模型的开发和部署中起着关键作用。当前对强大AI基础设施的需求源于生成AI和基础模型的出现,这些模型的训
大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude和Llama等已经展示了令人瞩目的能力,这些模型不仅能够生成流畅的文本
分布式智能系统(DIS)是由多个智能代理组成的系统,这些代理可以是人类(自然智能代理,NIA)或人工智能(人工智能代理,
自从 2017 年 Vaswani 等人提出 Transformer 模型以来,这种架构迅速成为深度学习领域的主流。Tr
尽管LLMs在生成自然语言文本方面表现出色,但在推理任务中的表现却不尽如人意。推理任务需要模型具备更高层次的认知能力,包
生命的定义一直是科学界争论的焦点。传统上生命被定义为具有新陈代谢、增长、反应和繁殖能力的系统。然而随着科学技术的发展,特
在人工智能的研究领域中,行动与变化推理(Reasoning about Action and Change)占据了一个不
ELIZA,这个被广泛认为是世界上第一个聊天机器人的程序,由Joseph Weizenbaum于1960年代初在麻省理工
在自然语言处理(NLP)领域的持续进步中,大型语言模型(LLMs)的领域适应模型变得越来越重要。针对特定任务优化的模型能
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