多模态AI系统及其应用
2024-11-24 08:06 92
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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
作者其他创作