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多模态AI系统及其应用

2024-11-24 16:06  1

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# 多模态AI系统及其应用 ## 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
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