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大模型讓智能體學(xué)會(huì)與人類合作，具身智能新成果來(lái)了

白交 2023-07-15 17:45:29 來(lái)源：量子位

來(lái)自馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校和MIT-IBM Watson AI Lab的淦創(chuàng)團(tuán)隊(duì)

具身智能，已成為最火的研究方向之一。
在大模型加持下，智能體不光能聽懂人話，還學(xué)會(huì)相互合作或與人合作。

圖2展示了「共享信息」能力：Alice先向Bob分享自己找到的容器的位置信息，隨后Bob向Alice分享了目標(biāo)的的位置信息。

圖3展示了「向他人的行為提出建議」的能力：除了Alice和Bob互相分享自己的位置外，Bob還根據(jù)自己所掌握的信息向Alice提出了具體的行動(dòng)建議。

圖4展示了「向他人提出請(qǐng)求并回應(yīng)請(qǐng)求」的能力：Bob在容器已經(jīng)滿了的情況下發(fā)現(xiàn)了新的目標(biāo)物體，于是他請(qǐng)求Alice幫忙取走這個(gè)目標(biāo)物體。Alice在隨后的行為中確實(shí)幫忙取走了這個(gè)物體。

圖5展示了「推理」能力：Alice和Bob分別分享自己探索到的知識(shí)，然后Alice根據(jù)Bob提供的信息改變了策略，使用了更有效率的合作方式。

圖6還展示了大語(yǔ)言模型智能體各種令人驚訝的能力。包括：（a）進(jìn)行辯論與方案的選擇（b）提出與響應(yīng)請(qǐng)求（c）在能夠快速完成任務(wù)的情況下選擇不去交流（d）在需要幫助的情況下尋求幫助（e）共享信息

圖7展示了大語(yǔ)言模型智能體與人類合作也表現(xiàn)良好，通過(guò)與人類交流劃分了探索空間，從而快速完成了任務(wù)。

工作原理：（圖8 ）

該研究中的LLM智能體包含了觀察、信念、交流、推理和規(guī)劃五個(gè)模塊。
觀察模塊：在智能體從環(huán)境中接收到的高維原始信息中提取有效信息。
信念模塊：用來(lái)維護(hù)對(duì)環(huán)境和其他智能體的記憶。
交流模塊：利用大語(yǔ)言模型的理解能力和自由形式語(yǔ)言生成能力來(lái)生成溝通的內(nèi)容，借助精心設(shè)計(jì)的提示詞實(shí)現(xiàn)。
推理模塊：利用大語(yǔ)言模型的復(fù)雜推理能力，綜合前面模塊獲得的所有信息，進(jìn)行決策，決定包括是否溝通在內(nèi)的高層級(jí)的計(jì)劃。具體實(shí)現(xiàn)則是利用精心設(shè)計(jì)的提示詞將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為選擇題，并利用思維鏈技術(shù)更好的激發(fā)大語(yǔ)言模型推理能力。
規(guī)劃模塊：將推理模塊生成的高層級(jí)計(jì)劃轉(zhuǎn)化為環(huán)境可執(zhí)行的低層級(jí)動(dòng)作。
該研究來(lái)自馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校和MIT-IBM Watson AI Lab的淦創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，目前論文和開源代碼均已上線。
項(xiàng)目主頁(yè)：

https://vis-www.cs.umass.edu/Co-LLM-Agents
GitHub：

https://github.com/UMass-Foundation-Model/Co-LLM-Agents

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