接下来，定义一个名为EnvironmentProcessor的类，用于处理收集到的数据，识别环境中的对象：
现有的强化学习（RL）框架在模拟的游戏或封闭的领域中取得了巨大的成功，但对于现实中复杂的物理环境却束手无策。
译者：梅子 审校：王恒 本文长度约为2300字，建议阅读8分钟。 如果消费者周围皆为智能代理，那么市场营销和广告投放如何破局让人感到困惑。 比如，亚马逊的Alexa, 苹果的 Siri, 谷歌的谷歌
近期，复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）推出 LLM-based Agents 综述论文，全文长达 86 页，共有 600 余篇参考文献！作者们从 AI Agent 的历史出发，全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状，包括：LLM-based Agent 的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时，作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题，对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。
选自baidu.research 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 自然语言处理一直是人工智能发展道路上面临的巨大挑战。此前，大多数研究都是让机器学习模型在大量已标记数据集上进行训练的。最近，百度研究院人员提出了一种全新的方法，研究人员让人工智能系统通过与「教师」的口语对话来学习自然语言和知识。这种类似婴儿学习语言过程的方法展现出了很大的潜力。机器之心对该文及其研究论文摘要进行了编译，原文链接见文末。 四月上旬，百度研究团队通过由虚拟教师（a virtual teacher）发出自然语言指令，成功地教
现在很少有人智能手机中装满了app——并且这样的人也变得越来越少。App正在逐渐衰落。根据Comscore的分析师，大部分人（65%）根本不下载app，只使用手机预装好的app。 这并不是不使用app
AI 科技评论按：本文是 otoro.net 的系列技术博客之一，以通俗可视化的方法讲解了进化策略（Evolution Strategies）中的诸多概念。本篇介绍了如何使用进化策略来寻找前馈神经网络
作者：Shengqiong Wu, Hao Fei, Leigang Qu, Wei Ji, Tat-Seng Chua
选自arXiv 作者：Deepak Pathak等 机器之心编译 参与：李泽南 无监督学习一直被认为是让人工智能在真实世界中有效工作的研究方向，此前大多数研究都会在训练时为人工智能加入奖励机制以明确目标。UC Berkeley 最近发表的论文提出了一种更为先进的方式，研究人员称这种「好奇心驱动」的人工智能算法不需要奖励机制就能学会如何进行《超级马里奥兄弟》和《Doom》两种游戏，并能达到超越以前方法的表现。该论文已被将于 8 月 6 日召开的 ICML 2017 大会接收。 论文链接：https://arx
代理IP、Socks5代理和SK5代理作为关键的网络通信技术，不断演进与创新。本文将介绍这些技术的创新应用，包括智能化代理、区块链安全和边缘计算，探索它们在网络安全领域的新潮流和未来发展方向。
本文解释什么是动态领域建模（dynamic domain modelling），为何需要它，以及使其成为领域驱动设计一等公民的价值。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距
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近年来，人工智能（AI）推动了高性能自动学习技术的发展。但是，这些技术通常是逐个任务应用的，这意味着为一个任务训练的智能代理在其他任务（甚至非常相似的任务）上的执行效果会很差。为了克服这个问题，列日大学（ULiège）的研究人员开发了一种基于生物学机制的新算法，称为神经调节。该算法可以创建能够执行训练期间未遇到的任务的智能代理。这个新颖而卓越的结果将在本周的《PLOS ONE》杂志上发表。
from 《Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles 2024》 https://arxiv.org/pdf/2212.01354v2.pdf
全球首个AI程序员Devin的横空出世，可能成为软件和AI发展史上一个重要的节点。
简单来说，AppAgent 的智能代理能力可以用于操作任何 App，它在 50 个复杂手机任务上展示了强大的能力。
1.Pangu-Agent: A Fine-Tunable Generalist Agent with Structured Reasoning
DeepMind是一家总部位于英国伦敦的人工智能实验室，他们的研究方向是开发通用自我学习算法。 2014年，该公司以4亿英镑的价格被谷歌公司收购，而最近被人们熟知的，就是他们开发的人工智能围棋应用“阿法狗”将围棋世界冠军李世石给打败。现在，他们希望将自主开发的人工智能技术应用到医疗科技领域。 Mustafa Suleyman是DeepMind公司联合创始人，也是该公司旗下智能医疗部门DeepMind Health主管。据他透露，DeepMind正在和英国全民医疗系统（NHS）合作，希望患者能够从人工智能技术
人工智能的发展通常被描述为一个阶段性的进展，从所谓的“狭义人工智能”（ANI） ——能够解决狭窄定义领域内的问题的系统——到逐渐变得更强大、适应性更强的系统，能够解决特定领域的问题。更领域通用的方式：所谓的“通用人工智能”（AGI）。除此之外，甚至可能设计出超越人类一般认知能力的人工系统：“人工智能”（ASI）。
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
译者 | 林椿眄 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】我们还时常感叹两年前 AlphaGo 的一举成名，今天Deep Mind 的另一个游戏项目获得新的突破。不仅和人类进行一对一作战，还可以进行团队作战，与人类进行组队。 Deep Mind 在周二发表推文 “ 我们最新的工作演示了如何在一个复杂的第一人称多人游戏中实现多人游戏的性能，甚至可以与人类队友进行合作！”Deep Mind 开发了创新和强化学习技术，是人工智能系统在夺旗游戏中达到人类的水平，不仅各个人
张江，北京师范大学系统科学学院副教授。主要关注领域：计算社会科学、复杂系统、人工智能。2003年创办早期的集智俱乐部网站，2007年开始俱乐部的线下活动，组织多学科研讨会、读书会。和俱乐部成员合力打造
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的开源工具包。它提供了一系列标准化的环境场景和 API 接口，使得研究人员和开发者能够轻松地创建、测试和评估各种强化学习算法。
今天我们带来了谷歌安全五大定律的下篇，经过详细的论证，谷歌给出了一个可执行的AI的安全问题设计框架。让对于AI的限制的问题不再仅限于假设和推测，对今后深度学习系统的设计有不错的参考意义。 5. 可拓展的监管 想象一个有智能代理执行一些复杂的任务，比如清扫机器打扫办公室。我们会希望智能代理能最大限度地完成这个复杂的任务，就好像“如果使用者花费几个小时仔细检查结果，他们对代理的表现是否会满意呢？”我们没有足够的时间对每一个实际训练提供监管；为训练智能代理，我们需要依靠相似情况，例如“使用者看到办公室时是否开心？
随着大语言模型（LLM）在23年的快速发展，大模型逐步收敛为以闭源为代表的ChatGPT和以开源为代表的Llama2。
人工智能是个高科技、宽领域、多维度、跨学科的集大成者，从立足大数据、围绕互联网的纯计算机应用，逐步衍生到人们日常生产生活的方方面面，在细微之处改善和改变着我们。目前，不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用，但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段，如何把握推广人工智能技术的重大机遇，让更广大的老百姓像普及手机一样，用上人工智能，这是我们这一代人必须面对的时代发展“必答题”。
OpenAI，一个非营利组织，致力于追求在AI的巨大进步，并让这种进步免费提供给任何人，已经发布了 Universe 平台。Universe 是一个通过实验和积极的奖励将让人工智能程序的学习如何在电脑上做各种各样的事情的平台。 Universe 平台将不仅包括一千多个游戏，而且也包括如Web浏览器的桌面程序。它将使人工智能研究人员可以训练程序来做各种各样的新把戏，包括潜在的有用任务，如填写在线表格、响应电子邮件并更新电子表格成为可能。 但是 Ilya Sutskevar，Ope
作者：Sandra Upson Executive editor of Backchannel @ Conde Nast, formerly of Medium 编译：徐思彦 腾讯研究院研究员 刘 璐 腾讯研究院助理研究员 虽然语音识别、读唇和图像识别技术已经取得了显著的成就，但这并不意味着它们是一种伟大的、全能的人工智能的基石。对人工智能的部署主要有两个方向：一是利用计算机强大的运算性能对大量数据进行分析，从无限的方案中帮人们选出最
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Agents（AI 代理） 。
“ 介绍了人工智能代理的历史渊源与演进，接着探讨了大型语言模型（LLMs）的发展，以及它们在知识获取、指令理解、泛化、规划和推理等方面所展现出的强大潜力。在此基础上，提出了一个以大型语言模型为核心的智能代理概念框架，该框架包括大脑、感知和行动这三个主要组成部分。”
在当今的mashup-driven(混搭驱动)的世界中，使用集成来提取、转换和利用数据是大多数软件工程师的首要任务。理解经过验证的集成模式很重要，它可以帮助简化集成过程和流程。
编者按 去年，“70万一针的天价药进医保”成为社会各界关注的热点。 视频中，经过医保部门八轮价格谈判，原本70万元一针的罕见病药品诺西那生钠注射液价格最终以低于3.3万元每针的价格成交，整场谈判持续了一个半小时。 对于这则热文，小编不禁感慨，仅仅关于一种药品的谈判就耗费相关部门如此之大的精力，那若要将更多品类的药品、更多的医疗服务纳入医保范围，会是怎样艰巨且繁杂的工作。但我们在感慨谈判过程之艰难的同时，也不能忽略这场谈判为公民带来了极大的利益。那么是否有什么方法可以将繁杂的谈判过程进行自动化改进、冗长的传统
2016 年是变革的一年，AlphaGo 战胜李世石，给我们带来了很大的震撼。Gartner 的这篇最新报告，所提出的 2016 年的十大趋势是今天数字业务的主要推动力量。这包括了终端网络、3D 打印、万物互联、高等机器学习、自主代理、物联网等。我们预期，在未来的 5 到 10 年里，这些前沿科技会逐渐从研究院走向产业化，给我们带来和现在相比完全不同的世界。
人类反馈强化学习 (RLHF) 是人工智能领域的一种前沿方法，它利用人类偏好和指导来训练和改进机器学习模型。 RLHF的核心是一种机器学习范式，它结合了强化学习和监督学习的元素，使人工智能系统能够以更加人性化的方式学习和做出决策。 RLHF的重要性在于它有可能解决人工智能中的一些基本挑战，例如需要模型来理解和尊重人类的价值观和偏好。传统的强化学习模型通过与环境交互产生的奖励来学习，而 RLHF 则不同，它引入了人类反馈作为宝贵的指导来源。这种反馈可以帮助人工智能系统导航复杂的决策空间，与人类价值观保持一致，并做出更明智和道德的选择。RLHF 已经在从自然语言处理和推荐系统到机器人和自动驾驶汽车的广泛领域中找到了应用。通过将人类反馈纳入训练过程，RLHF有能力提高模型性能，增强用户体验，并为人工智能技术的负责任发展做出贡献。
从人类大脑只跟环境交互就设计算法的方式（例如，语音和对象识别、骑自行车等）中获得灵感
Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。
【新智元导读】Facebook 日前开源了机器学习库 TorchCraft，方便研究人员使用控制器，编写能够玩星际争霸游戏的智能代理。此外，本周五 FAIR 主管 Yann LeCun 与同事撰文科普人工智能，针对学生、在职者等人如何在 AI 上更进一步提出许多实用建议，其重点是 Facebook 的一系列教学视频中。本文精选其中关于数学的三则 度学习技术最近使研究人员能够在监督式学习时代成功地解决低级别的知觉问题。在加强学习领域，这已经转化为开发能够学习在高维输入空间中行动的代理的能力。尤其是深度神经网络
开源自主人工智能代理框架。使开发人员能够快速可靠地构建、管理和运行有用的自主代理。
美国市场研究公司Forrester发布的一份报告表示，到2021年机器人将使美国的所有工作机会减少6%，从客户服务代表到卡车和出租车司机的各行各业都将受到影响。这些机器人，或智能代理，代表了一类人工智能系统。它们可以理解人类的行为，并代表人类做出决定。目前这一领域的技术包括以Alexa、Cortana、Siri和谷歌的Google Now为代表的虚拟助理以及聊天机器人和自动化机器人系统。现在，它们还是相当简单的，但五年之后，它们将能够以好得多的表现代表我们在更复杂的情况下做出决策。这将使得一些突破性技术得到
Mobile-phone技术改变了人类理解和与世界互动的方式。在二十一世纪还会有其他的技术能够带来如此大的改变吗？我想，这很难回答。
原文标题：General Board Game Playing for Education and Research in Generic AI Game Learning
2021年7月，中国信息通信研究院发布了《云计算白皮书》，报告表示随着云计算的持续成熟，云原生虹吸效应初现，技术实践持续落地，行业应用加速，云原生技术生态完备，市场活跃，进入黄金发展期。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、李泽南 OpenAI 的研究人员发现，改善强化学习算法参数中的自适应噪声性能可以提升性能。这种探索方式易于实现，同时很少降低系统表现，因此值得一试。
‘’元宇宙”概念在资本市场和互联网领域飞速窜红。这个概念背后涉及到许多关联行业，包括人工智能、区块链、物联网、VR/AR 技术等等。其中，游戏产业有望成为元宇宙发展的突破口。这篇文章来自编译，作者在文中深入探讨了游戏行业在面对元宇宙发展下的新机遇。这是系列文章的第一篇，文中主要从宏观上探讨了游戏行业的变革方向。
Istio数据平面由一组智能代理组成，这些代理被称为Envoy。Envoy代理位于每个服务容器旁边，并通过sidecar模式与它们一起部署。每个代理负责拦截进出服务容器的所有流量，并执行Istio控制平面配置的策略。
精彩回顾 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.douyu.c
美国白宫发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》。该计划为联邦政府资助的人工智能研究确立了一系列目标。这些研究不仅包括政府进行的研究，还包括由联邦政府资助的、在政府之外进行的研究，例如学术研究。研究的最终目标是创造人工智能的新知识和新技术，为社会带来多种好处，并降低负面影响。要实现这一目标，该计划为联邦政府资助的人工智能研究确定了如下重点任务： 战略1：对人工智能研究进行长期投入 优先资助那些能推动发现和了解、保持美国在人工智能领域世界领先地位的下一代人工智能，包括：改进关于知识发现的数据方法；提高人工智能
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