Evaluación de agentes interactivos multimodales – Google DeepMind
Para capacitar a los agentes para que interactúen bien con los humanos, debemos poder medir el progreso. Pero la interacción humana es compleja y medir el progreso es difícil. En…
Utilice IA generativa para aumentar la productividad de los agentes mediante el resumen automatizado de llamadas
Su centro de contacto sirve como vínculo vital entre su empresa y sus clientes. Cada llamada a su centro de contacto es una oportunidad para aprender más sobre las necesidades…
Construyendo agentes de diálogo más seguros – Google DeepMind
Investigación Publicado 22 de septiembre de 2022 Autores El equipo gorrión Entrenar una IA para comunicarse de una manera más útil, correcta e inofensiva En los últimos años, los grandes…
Construyendo agentes interactivos en mundos de videojuegos.
Notas Abramson, J., Ahuja, A., Barr, I., Brussee, A., Carnevale, F., Cassin, M., Chhaparia, R., Clark, S., Damoc, B., Dudzik, A. y Georgiev, P., 2020. Imitando la inteligencia interactiva. preimpresión…
La frontera de la evolución de los agentes de inteligencia artificial (IA)
Al navegar por la intrincada matriz de la arquitectura de los agentes de IA, surge un cambio de paradigma que distingue estas entidades en evolución automática de las aplicaciones de…
Investigadores de la Universidad de Washington y NVIDIA proponen agentes humanoides: una plataforma de inteligencia artificial para simulaciones de agentes generativos similares a los humanos
Los agentes generativos parecidos a los humanos se utilizan comúnmente en chatbots y asistentes virtuales para proporcionar interacciones naturales y atractivas con el usuario. Pueden comprender y responder las consultas…
Meta AI presenta Habitat 3.0, el conjunto de datos de escenas sintéticas de Habitat y HomeRobot: tres avances importantes en el desarrollo de agentes sociales de IA incorporados
Facebook AI Research (FAIR) se dedica a promover el campo de la robótica socialmente inteligente. El objetivo principal es desarrollar robots capaces de ayudar con las tareas cotidianas mientras se…
Investigadores de Stanford, NVIDIA y UT Austin proponen un plan de estudios entre episodios (CEC): un nuevo algoritmo de inteligencia artificial para impulsar la eficiencia del aprendizaje y la generalización de los agentes transformadores
Los problemas de toma de decisiones secuenciales están atravesando una transición importante debido al cambio de paradigma provocado por la introducción de modelos básicos. Estos modelos, como los modelos de…
Este artículo de IA presenta Lemur y Lemur Chat para armonizar el lenguaje natural y el código para agentes lingüísticos
En un sentido amplio, los agentes inteligentes son solucionadores de problemas autónomos, dotados de capacidades de percepción, juicio y acción basadas en datos recopilados de su entorno. Las aplicaciones recientes…
Esta investigación de IA propone FireAct: un nuevo enfoque de inteligencia artificial para ajustar modelos de lenguaje con trayectorias de múltiples tareas y métodos de agentes
A menudo se pasa por alto el ajuste de los modelos de lenguaje para crear agentes lingüísticos, centrándose específicamente en mejorar sus capacidades en tareas de respuesta a preguntas utilizando…