Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making
論文討論了使用大型語(yǔ)言模型 (LLM) 進(jìn)行上下文決策制定的方法。
近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型 (LLM) 已經(jīng)在自然語(yǔ)言處理L域產(chǎn)生了重大影響，在多種任務(wù)中取得了出色的結果。在這項研究中，作者使用“內省提示”來(lái)幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定。通過(guò)內省地檢查軌跡，LLM 生成簡(jiǎn)潔且有價(jià)值的提示，來(lái)改進(jìn)其政策。
這種方法在很少或沒(méi)有示例的情況下提G了代理的表現，考慮了三個(gè)重要場(chǎng)景：從代理過(guò)去的經(jīng)驗中學(xué)習、集成專(zhuān)家演示，并泛化到不同的游戲。
重要的是，我們實(shí)現這些改進(jìn)并不需要微調 LLM 參數，而是調整提示以概括上述三個(gè)場(chǎng)景的洞察力。我們的框架不僅支持，而且強調使用 LLM 進(jìn)行上下文決策制定的優(yōu)勢。通過(guò)超過(guò) 100 個(gè) TextWorld 游戲的實(shí)驗，我們展示了我們的方法的優(yōu)勢。
論文：
https://www.aminer.cn/pub/646aecaad68f896efa05a6f6
Generative Agents基于大型語(yǔ)言模型,存儲生成代理的自然語(yǔ)言體驗記錄,并將這些記憶隨著(zhù)時(shí)間的推移合成為更G層次的反思,然后動(dòng)態(tài)檢索這些反思以規劃行為
HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和L域的復雜任務(wù),并在語(yǔ)言、視覺(jué)、語(yǔ)音和其他具有挑戰性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績(jì),為人工智能的通用智能（AGI）提供了新的思路
按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節構建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)供給和支撐2條主線(xiàn),9張清單,形成5個(gè)評估等級
用戶(hù)可通過(guò)二維碼對構件生產(chǎn)工藝,構件信息進(jìn)行追溯,跟蹤與管理,構件生產(chǎn)完成之后,通過(guò)出色程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實(shí)時(shí)記錄
建立標準化的能耗采集監測體系,對接入監測的數據進(jìn)行規范處理,數據的動(dòng) 態(tài)分析,及時(shí)干預,保證節能政策的正確執行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營(yíng)成本下降5%
平臺通過(guò)標識實(shí)現前端信息采集,解決了貨物確權的問(wèn)題,降低線(xiàn)下人工核驗時(shí)間95%,解決動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復質(zhì)押?jiǎn)?wèn)題,解決因重復質(zhì)押引起的融資問(wèn)題事件28起
客戶(hù)點(diǎn)檢效率提升58%,客戶(hù)滿(mǎn)意度提升20%,設備平均無(wú)故障開(kāi)機 時(shí)間增加268小時(shí),售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上
減少人工計數和匯總操作,提 升準確率70%以上,數據顆粒度提升至十位級,降低人員工時(shí)15%以上,客戶(hù)實(shí)時(shí)應答能力提 升35%,查貨調貨效率提升40%
通過(guò)統一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場(chǎng)所碼等標識數據統一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關(guān)鍵的數據支撐
以智能制造典型場(chǎng)景作為切入點(diǎn),從多個(gè)維度分析系統解決方案的發(fā)展情況,歸納系統解決方案發(fā)展現狀和圖譜,提出系統解決方案技術(shù)應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰略和國際標準化組織的智能制造標準化現狀;發(fā)展篇根據各個(gè)階段的工作重點(diǎn)和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
詳實(shí)數據研判了智能工廠(chǎng)發(fā)展趨勢;剖析智能制造典型應用場(chǎng)景及實(shí)施路徑;總結行業(yè)工廠(chǎng)數字化轉型差異路徑;提出工廠(chǎng)數字化轉型關(guān)鍵績(jì)效指標體系
