CCF走进高校(山东大学-人机专委)陶建华 人工智能智能交互人工智能的能力体系感知智能:发展较快,人机交互场景运用较多;认知智能:发展相对不成熟。此外,专用智能领域发展较快,但在通用智能上仍有很大的发展空间。模态融合策略,通过信息互补、信息融合、信息独立模式来处理不同通道对语音交互的关系。如他提出的科研成果CASIA对话系统就是一次对于模态融合的探索。语音中的情感的重要性,同一句话,不同的情
智能集群是一种技术,它可以将多个智能(也称为经验代理)结合起来,以形成一个智能的集合。每个智能都可以独立地根据其自身的感知能力,决策能力和行为能力来构建行为。这种技术可以被用于解决许多复杂的问题,比如智能系统、人工智能、机器学习和推理等。智能集群的构建通常包括许多元素,例如每个智能的感知能力、决策能力、行为能力、环境接口(它们可以与环境进行交互)以及学习机制(可以从环境中获取知识)
引子在智能客服的业务场景中,对于用户频繁会问到的业务知识类问题的自动解答(以下简称为FAQ)是一个非常关键的需求,可以说是智能客服最为核心的用户场景,可以最为显著地降低人工客服的数量与成本。比如10086的在线智能客服,用户提问“如何查询话费”,那系统可以自动给出一个对应的知识“请您向10086号码发送‘HF’短信,即可查询当前话费”,而不再需要耗费高成本的人力来做解答。本文要讨论的就是对于这么一
本文探讨了大语言模型驱动的智能体系统架构设计。首先分析了单智能体系统的局限性,如工具过多、上下文复杂等问题,进而提出通过多智能分解任务以提升效率。文章详细介绍了七种主要的智能架构模式:并行模式(独立执行任务)、顺序模式(链式处理)、循环模式(迭代改进)、路由模式(按类别分发)、聚合模式(结果合成)、网络模式(去中心化协作)和监督者模式(集中控制)。针对每种模式提供了Python代码示例和适用场景分析,并比较了不同架构的优缺点。此外,文章还深入讨论了智能间的通信机制选择,包括状态共享与工具调用的权衡
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:       2.算法涉及理论知识概要 智能体系统是多个智能组成的集合,它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的,易于管理的系统。它的研究涉及智能的知识、目标、技能、规划以及如何使智能采取协调行动解决问题等。研究者主要研究智能之间的交互通信
1.背景  自然界中大量个体聚集时往往能够形成协调、有序,甚至令人感到震撼的运动场景,比如天空中集体翱翔的庞大的鸟群、海洋中成群游动的鱼群,陆地上合作捕猎的狼群。这些群体现象所表现出的分布、协调、自组织、稳定、智能涌现等特点,引起了生物学家的研究兴趣。而后为了满足工程需要,美国麻省理工学院的Minsky提出了智能( agent) 的概念,并且把生物界个体社会行为的概念引入到计算机学科领域。 这时
摘要自治系统(AS)通过不断观察周围环境的状态并朝着目标采取行动来执行复杂的任务。成群的AS协同工作比单个AS单独工作能更快更有效地完成任务。为了建立今天的集群,开发人员手工制作他们自己的软件,用于存储、聚集和从观察中学习。我们展示了Fleet Computer,一个开发和管理集群的平台。Fleet Computer提供了一种编程范式,简化了智能强化学习(MALL)——一种协调群体智能的新兴
随着人工智能(AI)技术的快速发展,智能(Agent)的概念逐渐成为构建复杂AI系统的重要框架。一个优秀的智能架构设计不仅能够提升系统的运行效率,还可以增强其灵活性、可扩展性和智能化水平。本文将探讨AI智能架构设计的基本原则、关键组成部分和典型实现方式。
原创 10月前
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引子从ICLR2020的论文中,选择了强化学习方向的五篇最新论文,简要描述一下论文的中心思想,具体细节请阅读原文。Anytime Multi-Agent Path Finding via Machine Learning-Guided Large Neighborhood Search 本文主要讨论的是方格世界寻路问题,每个agent前往一个目标地点,agent之间不能相互碰撞。主要的思想是用
一、智能体系统的探究与相关教学难点多智能体系统(Multi-AgentSystem,MAS)是由多个具备一定感知和通信能力的智能组成的集合,该系统可以通过无线通信网络协调一组智能的行为(知识、目标、方法和规划),以协同完成一个任务或是求解问题,各个单智能可以有同一个目标,也可以有多个相互作用的不同目标,它们不仅要共享有关问题求解方法的指示,而且要就单智能间的协调过程进行推理。智能理论
DeepResearch智能体系统:从架构设计技术突破的实战指南副标题:用模块化协作重构AI研究的自动化流程摘要/引言当我们谈论AI解决复杂任务时,"单智能"的时代正在过去——像学术研究这样需要"文献调研→实验设计→结果分析→结论推导"全流程协作的任务,传统LLM或简单智能体系统要么"能力不全",要么"协作混乱"。比如:用GPT-4做文献调研,它能总结摘要但不会主动验证文献的权威性;用传统
1、什么是架构? “蓝图,最高层级的设计” 2、什么是好的架构。 “可用性、伸缩性、 引子:为什么招呼每次手机登录后都要同步半天信息,而一条热门微博(受众千万级)却能被订阅者流畅刷到,读完了这本书我才明白
转载 2023-07-11 13:22:22
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什么是机器学习模型呢?机器学习模型是一种集多种计算模型一的的模型,主要作用于计算机和机器智能AI,机器学习模型帮助AI实现自我学习的过程,是人工智能的核心。机器学习模型通过复杂的数学、科学、理论知识等等,让AI模拟人类的学习方式,实现智能化。机器学习模型的特点是,人工智能可以根据所给的数据进行学习和自我进化。机器学习模型的常见用途1、机器学习模型是目前人工智能的主要研究领域,通过构建机器学习模型
目录1. Policy-based:1.1MADDPG(NIPS2017):1.2 COMA(AAAI2018):1.3MAPPO2.Value-based2.1 VDN(AAMAS2018)2.2QMIX(ICML2018)模拟环境 1. Policy-based:1.1MADDPG(NIPS2017):参考博客:智能强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】 超级经典,是基
转载 2024-06-22 20:12:15
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LeCTR(Learning to Coordinate and Teach Reinforcement)一、简介LeCTR是一种在Dec-POMDP(Decenteralized Partilly Observable Markov Decision Process)的多个智能中使用“Learning to teach”方法的RL算法。这些智能在合适的时机扮演老师或学生的角色,来提供或请求有
随着企业业务规模的增长,越来越多的企业开始建设客服中心。传统客服工作强度大,工作内容重复性高,同时还需要面对客户的各种反馈和投诉,诸多因素导致人工客服服务质量不稳定,人员流动性高,客服中心运维成本也随之增高。以深度学习技术为基础的智能客服技术,可以大大减轻人工客服的工作量,提高服务效率,且服务稳定,用户体验效果好,可以快速帮助企业实现提效降本。金融服务行业也在经历着数字化与智能化的转型,智慧营销、
一、解决方案营业厅AI智能视频监控系统,以智能物联架构理念,充分利用物联网、AI、云计算等技术,基于营业厅内现有摄像头方案进行智能升级,构建一套集风险智能防控、业务操作监管与远程指挥调度于一的、具有良好扩展性与兼容性的企业安全管控平台。该系统具备人流统计、人脸识别、睡岗识别、烟火预警等AI智能识别功能,可实现安全管理、客流统计、大数据分析等全场景业务覆盖,帮助实现营业厅提升数字化管理水平,加强个
语音处理理论、应用1、语音处理介绍1.1、语音处理1.1.1、语音处理的简介1.1.2、语言学1.1.3、语音学1.1.4、语音特征1.1.5、语音信号预处理1.1.5.1、预加重1.1.5.2、分帧1.1.5.3、加窗1.1.6、语音信号分析1.1.6.1、时域分析1.1.6.2、频域分析1.1.6.3、语音信号的数字化1.2、语音识别1.3、语音合成1.3.1、语音合成系统1.3.2、语音合
1、文章信息《Succinctand Robust Multi-Agent Communication With Temporal Message Control》这是哈弗大学发表在计算机顶级会议Nips2021上的一篇文章。2、摘要目前的研究已经证明了, 在合作的智能强化学习中智能之间引入通信可以明显的提升全局的表现。然而,现有的交互机制常常需要智能在可靠的通信通道运行时交换大量信息。这
本文仅给出架构设计时需要考虑的知识点,并不会对具体知识点做详细介绍。一、顶层架构 Linux/Windows平台、CS/BS架构、大数据架构、应用领域(游戏、互联网、传统行业等)二、CS中的Client的技术选型 1、GUI开发技术 (1)微软技术体系 MFC、WinForm、WPF、UWP (2)Java技术体系 java AWT、java swing、javafx (3)Pytho
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