“`html
Интеллектуальный Go-Explore: Интеграция моделей основных фондов в автономные системы
Исследования в области автономных систем направлены на расширение возможностей автономных агентов для эффективного исследования сложных сред. Включает в себя использование передовых алгоритмов и масштабных предварительно обученных моделей для улучшения принятия решений и стратегий исследования агентов. Цель – создать системы, способные навигировать и принимать решения в средах, где заранее определенные правила и ручное вмешательство оказываются недостаточными.
Решение комплексных задач
Одной из значительных проблем искусственного интеллекта и автономных систем является обеспечение возможности агентов исследовать и понимать сложные среды. Традиционные методы исследования часто полагаются на ручно разработанные эвристики, что занимает много времени и ограничено в области применения. Эти методы нуждаются в помощи в задачах, требующих глубокого исследования в течение длительных периодов, что делает их неэффективными для решения сложных проблем.
Интеграция фондовых моделей
Исследователи из Университета Британской Колумбии, Института Вектор и Канадского председателя CIFAR по искусственному интеллекту представили Intelligent Go-Explore (IGE). Этот новый подход заменяет ручно разработанные эвристики интеллектом гигантских предварительно обученных фондовых моделей. Эти модели обеспечивают возможность идентификации многообещающих состояний и действий интуитивно, подобно человеку.
Практические результаты
Производительность IGE была оценена на различных задачах, требующих поиска и исследования на основе языка. В игре 24 IGE достиг 100% успеха, на 70,8% быстрее, чем лучший базовый уровень, демонстрируя свою эффективность в решении сложных математических задач. В BabyAI-Text, сложной задаче сетки с языковыми инструкциями, IGE превзошел предыдущий уровень производительности с порядками меньшим количеством образцов, подчеркивая свою эффективность в обработке частичной наблюдаемости и сложных инструкций.
Заключение
Интеллектуальный Go-Explore значительно улучшает исследование в сложных средах, интегрируя адаптивный интеллект фондовых моделей. Этот подход повышает эффективность и открывает новые возможности для создания более способных и универсальных автономных агентов. Метод решает ограничения традиционного исследования на основе эвристик, обеспечивая надежное решение для широкого спектра приложений.
Проверьте статью, проект и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему Reddit с 44 тыс. подписчиков. Также ознакомьтесь с нашей платформой для мероприятий по ИИ.
Рады представить Intelligent Go-Explore: Агенты моделей основных фондов имеют потенциал быть бесценными, но испытывают трудности в освоении сложных задач исследования!
Наш новый алгоритм радикально улучшает их возможности исследования через интеллект Go-Explore + FM. Под руководством @cong_ml
Источник: MarkTechPost