多模态AI系统及其应用
36700
画布
|大纲
内容详情
1. 引言
1.1 动机
- 探索多模态AI系统的潜力
- 创建更加互动和智能的代理
1.2 背景
- 多模态AI系统的发展现状
- 具身代理的应用前景
1.3 概述
- 论文的主要内容
- 研究的意义
2. Agent AI集成
2.1 无限AI代理
- 定义和特点
- 应用案例
2.2 基于大型基础模型的Agent AI
- 2.2.1 幻觉问题
- 问题定义
- 解决方案
- 2.2.2 偏见与包容性
- 偏见的来源
- 包容性的提升
- 2.2.3 数据隐私与使用
- 数据保护措施
- 用户隐私保障
- 2.2.4 可解释性与解释能力
- 提升可解释性的方法
- 解释能力的重要性
- 2.2.5 推理增强
- 数据丰富化
- 算法增强
- 人机协作
- 实时反馈整合
- 跨领域知识迁移
- 特定应用的定制化
- 伦理与偏见考量
- 持续学习与适应
- 2.2.6 监管
- 监管的必要性
- 监管措施
2.3 Agent AI的涌现能力
- 涌现能力的定义
- 涌现能力的应用
3. Agent AI范式
3.1 大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）
- 模型的特点
- 模型的应用
3.2 Agent Transformer定义
- 定义和结构
- 优势和局限
3.3 Agent Transformer创建
- 创建方法
- 应用实例
4. Agent AI学习
4.1 策略与机制
- 4.1.1 强化学习（RL）
- 强化学习的原理
- 强化学习的应用
- 4.1.2 模仿学习（IL）
- 模仿学习的原理
- 模仿学习的应用
- 4.1.3 传统RGB
- 传统RGB的原理
- 传统RGB的应用
- 4.1.4 上下文学习
- 上下文学习的原理
- 上下文学习的应用
- 4.1.5 代理系统优化
- 优化方法
- 优化效果
4.2 代理系统（零样本和少样本级别）
- 4.2.1 代理模块
- 模块的功能
- 模块的协同
- 4.2.2 代理基础设施
- 基础设施的构成
- 基础设施的优化
4.3 代理基础模型（预训练和微调级别）
- 预训练模型的特点
- 微调模型的方法
5. Agent AI分类
5.1 通用代理领域
- 通用代理的定义
- 通用代理的应用
5.2 嵌入式代理
- 5.2.1 行动代理
- 行动代理的定义
- 行动代理的应用
- 5.2.2 交互代理
- 交互代理的定义
- 交互代理的应用
5.3 仿真与环境代理
- 仿真代理的定义
- 仿真代理的应用
5.4 生成代理
- 5.4.1 AR/VR/混合现实代理
- AR/VR/混合现实代理的定义
- AR/VR/混合现实代理的应用
5.5 知识与逻辑推理代理
- 5.5.1 知识代理
- 知识代理的定义
- 知识代理的应用
- 5.5.2 逻辑代理
- 逻辑代理的定义
- 逻辑代理的应用
- 5.5.3 情感推理代理
- 情感推理代理的定义
- 情感推理代理的应用
- 5.5.4 神经符号代理
- 神经符号代理的定义
- 神经符号代理的应用
5.6 大语言模型和视觉语言模型代理
- 大语言模型代理的定义
- 大语言模型代理的应用
- 视觉语言模型代理的定义
- 视觉语言模型代理的应用
6. Agent AI应用任务
6.1 游戏代理
- 6.1.1 NPC行为
- NPC行为的定义
- NPC行为的应用
- 6.1.2 人机交互
- 人机交互的定义
- 人机交互的应用
- 6.1.3 基于代理的游戏分析
- 游戏分析的定义
- 游戏分析的应用
- 6.1.4 游戏场景合成
- 场景合成的定义
- 场景合成的应用
- 6.1.5 实验与结果
- 实验方法
- 实验结果
6.2 机器人
- 6.2.1 针对机器人的大语言模型/视觉语言模型代理
- 代理的定义
- 代理的应用
- 6.2.2 实验与结果
- 实验方法
- 实验结果
6.3 医疗
- 6.3.1 当前医疗能力
- 医疗能力的现状
- 医疗能力的提升
6.4 多模态代理
- 6.4.1 图像-语言理解与生成
- 理解与生成的定义
- 理解与生成的应用
- 6.4.2 视频-语言理解与生成
- 理解与生成的定义
- 理解与生成的应用
- 6.4.3 实验与结果
- 实验方法
- 实验结果
6.5 视频-语言实验
- 实验目的
- 实验方法
- 实验结果
6.6 自然语言处理（NLP）代理
- 6.6.1 大语言模型代理
- 代理的定义
- 代理的应用
- 6.6.2 通用大语言模型代理
- 代理的定义
- 代理的应用
- 6.6.3 指令跟随大语言模型代理
- 代理的定义
- 代理的应用
- 6.6.4 实验与结果
- 实验方法
- 实验结果
7. Agent AI跨模态、跨领域与跨现实
7.1 跨模态理解的代理
- 跨模态理解的定义
- 跨模态理解的应用
7.2 跨领域理解的代理
- 跨领域理解的定义
- 跨领域理解的应用
7.3 跨模态与跨现实的交互代理
- 交互代理的定义
- 交互代理的应用
7.4 从模拟到现实的转移
- 转移的定义
- 转移的应用
8. Agent AI的持续改进与自我提升
8.1 基于人类的交互数据
- 交互数据的定义
- 交互数据的应用
8.2 基础模型生成的数据
- 数据的定义
- 数据的应用
9. Agent数据集与排行榜
9.1 “Cu isineWor ld”多代理游戏数据集
- 9.1.1 基准
- 基准的定义
- 基准的应用
- 9.1.2 任务
- 任务的定义
- 任务的应用
- 9.1.3 指标与评判标准
- 指标的定义
- 评判标准的应用
- 9.1.4 评估
- 评估的定义
- 评估的应用
9.2 音频-视频-语言预训练数据集
- 数据集的定义
- 数据集的应用
10. 更广泛的影响声明
影响声明的定义
影响声明的应用
11. 道德考量
道德考量的定义
道德考量的应用
12. 多样性声明
多样性声明的定义
多样性声明的应用
附录
A. GPT-4V代理提示细节
- 提示细节的定义
- 提示细节的应用
B. GPT-4V在Bleeding Edge游戏中的应用
- 应用的定义
- 应用的效果
C. GPT-4V在Microsoft Flight Simulator中的应用
- 应用的定义
- 应用的效果