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基于视觉的可编程智能体Octopus-让AI模型成为GTA五星玩家 (基于视觉的可迁移技术)

admin5个月前 (05-07)数码11
Octopus:可执行代码驱动的具身视觉-语言模型 摘要 电子游戏提供了逼真的虚拟世界,是探索和推进人工智能 (AI) 能力的理想环境。Octopus 是一种基于视觉的可编程智能体,它使用视觉输入来学习、理解和操纵游戏世界。通过在大量视觉输入和可执行代码的数据对上进行训练,Octopus 学会了如何控制角色来完成游戏任务或执行复杂的家务活动。该模型的强大功能使其成为具身智能领域的变革者,为现实世界应用程序开辟了新的可能性。 简介 视觉-语言模型 (VLM) 在多模态感知和推理方面取得了长足的进步,但在执行现实世界的任务方面仍面临挑战。Octopus 克服了这些限制,因为它能够: 理解视觉信息: Octopus 从视觉输入中识别物体、场景和事件。 生成可执行代码: Octopus 将其理解转换为可执行代码,从而操纵游戏环境。 具有具身智能: Octopus 可以根据环境变化实时调整其计划和操作。 OctoVerse数据集 为了训练 Octopus,研究人员开发了 OctoVerse,这是一个包含两个仿真系统的多模态数据集: OctoGibson: 家庭场景中的 476 种现实生活中的家务活动。 OctoGTA: GTA 游戏中的 20 个任务。 OctoVerse 提供了具身智能任务所需的丰富视觉和交互数据。 数据收集系统 该研究团队开发了一种数据收集系统,通过 GPT-4 将视觉输入转换为文本命令,然后将可执行代码应用于仿真环境。该系统记录了视觉输入、可执行代码和子任务的成功情况,为 Octopus 的训练提供了宝贵的数据。 Octopus 架构 Octopus 基于 GPT-4,是一个强大的语言模型,能够: 任务规划: 根据视觉输入生成任务的步骤。 代码生成: 将任务步骤转换为可执行代码。 代码执行: 在仿真环境中执行生成的代码。 训练过程 Octopus 使用监督学习在 OctoVerse 数据集上进行训练。训练目标是使 Octopus 的可执行代码能够成功完成给定的任务。 实验结果 在 OctoGibson 和 OctoGTA 中进行的广泛实验表明,Octopus 在完成具身智能任务方面取得了出色的性能: OctoGibson: Octopus 成功执行了 476 种任务中的 421 种。 OctoGTA: Octopus 成功执行了 20 个任务中的 18 个。 Octopus 还展示了学习各种策略的能力,例如: 解决问题: Octopus 可以调整其计划以克服障碍。 推理: Octopus 可以使用逻辑推理来推断未观察到的信息。 协作: Octopus 可以与其他智能体合作完成任务。 应用及未来方向 Octopus 的能力使其适用于广泛的现实世界应用,包括: 机器人: 控制机器人以执行复杂的任务。 游戏 AI: 创造更智能的 NPC 和更具挑战性的游戏体验。 虚拟现实: 允许用户在虚拟环境中通过言语互动。 未来的研究方向包括: 强化学习: 提高 Octopus 在动态环境中的性能。 跨模态泛化: 扩展 Octopus 在不同视觉领域和任务上的能力。 负责任的 AI: 确保 Octopus 的安全和道德使用。 结论 Octopus 是具身视觉-语言模型领域的一个重大突破。它证明了使用视觉输入和可执行代码生成来实现具身智能的可行性。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大,Octopus 有望成为人工智能领域具有变革性的力量。
基于视觉的可编程智能体Octopus

随着人工智能应用的不断扩大和深入,算力需求将不断增加。 因此,未来算力发展将会迎来以下机遇:超级计算机:随着技术的提升,超级计算机的算力将会越来越强大,可以处理更加复杂的人工智能问题。 量子计算:量子计算是一种全新的计算方式,它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算,因此具有比传统计算机更快的计算速度。 这将为人工智能开辟新的研究方向,同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。 模型压缩与量化:针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题,模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。 通过减小模型大小和复杂度,同时保持良好的精度,可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。 分布式计算:由于单台设备的算力有限,分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。 这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理,提高计算效率和准确性。 总之,随着人工智能应用的不断扩大和深入,算力发展将会迎来更多机遇,并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

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