当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

多智能体最新视觉报道_ai人工智能软件永久免费版(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

多智能体

「夺冠时刻」𐟎‰第三届中国高校计算机大赛・智能交互创新赛圆满结束！[打call] 同学们在赛场上一路 “狂飙”，用创意与智慧展现出超强 “战斗力”[加油]。OPPO 为赛事提供智能体平台，见证了一个个精彩瞬间。冠军诞生，荣耀时刻✨这不仅是一场比赛，更是科技与创新的 “王炸” 组合。未来，OPPO 将 ...

ComfyUI新功能：多智能体交互全攻略 ComfyUI以其强大的图片和视频流处理能力而闻名，但最近有消息称，它也支持多智能体（Multi-Agent）的编排功能。对于那些习惯使用ComfyUI来构建工作流的用户来说，这无疑是一个令人兴奋的消息。 𐟤– 智能体（Agents）智能体是一种能够发送和接收消息，以及使用LLM模型和工具生成响应的实体。通过使用“Conversable Agent”或“Conversable Agent (Adv)”节点，可以创建智能体。通过输入智能体的名称和系统消息，可以自定义智能体的个性。使用“Generate Reply”功能可以调用这些智能体并生成响应。 𐟛 ️ 工具增强智能体可以通过各种工具进行增强，这些工具是预定义的功能，智能体可以利用它们。例如，一个智能体可以配备RAG管道，以在线搜索相关信息。 𐟒젨Š天节点使用节点可以启动智能体之间的对话，无论是双人对话还是群聊。聊天节点会返回完整的对话历史和互动总结。需要注意的是，智能体会在对话中保持记忆，可以通过禁用“clear_history”标志来继续对话。 𐟌Ÿ 总结 ComfyUI的多智能体功能为用户提供了更多的灵活性和可能性，使得在构建工作流时能够更好地处理多智能体之间的交互。无论是用于聊天机器人、智能助手还是其他任何需要多智能体协作的场景，ComfyUI都是一个强大的工具。

「甬图小书包」《AI Agent：AI的下一个风口》 By 吴畏著本书首先回顾了AI技术的演变历程，并强调了智能体的定义及其在客户服务、医疗健康和制造业等领域的广泛应用。同时，也对智能体与传统软件进行了对比，分析了智能体的自主性、适应性和协作能力。还探讨了智能体在多智能体系统中的协同作用和具身智能的概念，分析了智能体的商业应用，包括企业级应用与任务规划、流程优化等，同时也指出了智能体在数据隐私、安全和伦理方面面临的挑战。最后，展望了智能体技术的未来发展。借阅通道网页链接

华为取得多智能体系统中的大规模策略评估专利｜快报

多智能体强化学习：实现高效协同决策 𐟎‰ 重大突破！在多智能体系统中实现高效去中心化协同训练和决策，显著提升了人工智能决策模型在大规模多智能体系统中的扩展性和适用性。相关研究已发表在《Nature Machine Intelligence》上。 𐟤– 背景：多智能体系统主要基于庞大的智能体交互数据，利用大量计算资源驱动每个智能体学习如何与其他智能体合作执行复杂任务。近年来，这一领域取得了显著进展，诞生了以游戏人工智能为代表的一系列应用。 𐟒ᠧŽ𐦜‰挑战：目前，多智能体学习主要分为中心化学习和独立学习两种范式。中心化学习要求每个智能体都具有全局观察能力，这大幅度增加了算法复杂性和通信成本，降低了在大规模系统中的可扩展性。而独立学习虽然降低了系统和算法的复杂性，但学习过程往往不稳定，导致决策性能较差。 𐟌 应用场景：在游戏以外的更真实的场景中，如城市交通控制和智能电网，都存在一些客观的交互限制和成本因素，使得现有方法难以扩展到大规模真实世界多智能体系系统中。 𐟛 ️ 研究方法：研究团队提出了一种基于模型的去中心化策略优化方法，将智能体能够独立学习局部状态转移、邻域信息和去中心化策略，将复杂的大规模决策难题转化为更容易求解的优化问题。 𐟓Š 实验结果：多项测试结果表明，该方法能够扩展到具有数百个智能体的大规模电网和交通等网络化系统中，在较低的通信成本下实现较高的决策性能。 𐟚栦™𚨃𝤺䩀š控制：使用了该方法控制的信号灯能够仅通过接收相邻路口的车流信息调控复杂的交通流。这是因为整体交通状况已经通过城市路网间接地传递并汇总到相邻路口，通过分析这些相邻路口的观察信息，就能推断和预测整个城市的车流变化，从而做出最优决策。 𐟔‹ 智能电网：在智能电网上的效果也验证了方法的可扩展性，能够在具有上百个节点的电力网络中实现较低的电能损耗。 𐟌Ÿ 未来展望：研究团队将继续深入推进多智能体学习理论与方法的研究，并赋能具身智能和世界模型等前沿人工智能领域，显著提升更广泛的智能系统在协作、预测和决策方面的能力。同时，推动这些研究成果在智能交通、智慧电网等领域的应用，促进科技成果的快速转化，为社会创造更大价值。

【牛津大学博士论文】改进单智能体和多智能体深度强化学习方法「数据派thu的精心推荐」【牛津大学博士论文】改进单智能体和多智能体...

【NUS博士论文】面向交互的多智能体行为预测「数据派thu的精心推荐」网页链接

微软发布了一个简洁的 Python 库，用于运行由 LLM 驱动的具有个性、兴趣和目标的人的多智能体模拟。网页链接

《多智能体框架crewAI的简明教程》 - 推荐使用。网页链接

人机融合智能：事实与价值在人机（环境）系统中，我们可以通过改造谓词逻辑来连接多智能体之间的事实与价值。虽然谓词逻辑主要用于描述事实和关系，但通过引入额外的谓词，我们可以描述价值观或评价。以下是这种方法的具体步骤：定义谓词 𐟓 首先，我们需要定义一些适合描述价值观和评价的谓词。例如，可以定义一个命题V(x)表示“物体x有价值”，或者定义一个命题E(x)表示“物体x是好的”。描述事实 𐟓– 使用谓词逻辑，我们可以描述一系列事实，例如某个物体的特征或行为。这些事实可以使用已经定义好的谓词来表示。例如，可以定义命题T(x)表示“物体x有特征T”，或者定义命题A(x, y)表示“物体x对物体y采取行动A”。添加价值评价 𐟒እœ訰“词逻辑中，我们可以使用存在量词来引入价值评价的命题。例如，可以使用∃x(V(x))来表示“存在一个物体具有价值”，或者使用∀x(E(x))来表示“所有物体都是好的”。逻辑推理 𐟧€š过引入价值观的命题，我们可以进行逻辑推理来得出结论。例如，如果我们知道某个物体具有特征T，而且特征T被认为是有价值的，那么可以得出这个物体具有价值的结论。非逻辑推理 𐟌€ 通过引入适变非常道的命题，我们可以进行非逻辑推理来得出结论。例如，如果我们知道某个物体具有特征T，而且特征T被认为此时此处是有价值的，那么也可以得出这个物体此时此处具有价值但随着态势的发展会产生彼时彼处的事实价值漂移变化湮灭的结论。人机融合智能中的价值观是主观的，并且可能因人、机而异。谓词逻辑可以帮助我们对事实和价值进行形式化的描述和推理，但它并不能判断何种价值观是正确的。在应用谓词逻辑联系事实与价值时，我们需要明确价值观的定义和规则，并仔细推敲在逻辑上是否合理。最好的办法是发现并发明更好的逻辑关系。那么，人机中的事实与价值又是如何产生湮灭作用的呢？这需要进一步探讨和实验验证。

专栏内容推荐

2027 x 1317 · png
【创新前沿】信息学院在多智能体系统强化学习领域取得最新研究进展
素材来自:news.ecust.edu.cn
1772 x 1159 · jpeg
基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术
素材来自:xdfyjs.cn

1000 x 983 · gif
一种基于多智能体系统的有限时间编队控制方法与流程
素材来自:xjishu.com
1704 x 731 · jpeg
多智能体强化学习（持续更新） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 281 · jpeg
协作多智能体强化学习：从分布式优化视角的理解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

584 x 406 · jpeg
多智能体强化学习及其在游戏AI上的应用与展望 - GameRes游资网
素材来自:news.16p.com
1000 x 672 · gif
一种多智能体系统协同策略的反演辨识方法与流程
素材来自:xjishu.com

474 x 332 · jpeg
多智能体高效探索 —— MAVEN 算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
2880 x 1200 · jpeg
Top 10 Technology Trends in 2020 - DAMO Academy
素材来自:damo.alibaba.com