Ученые из Университета Райса представили RAG-Modulo: Искусственный интеллект для повышения эффективности агентов на основе LLM в последовательных задачах.

 Researchers at Rice University Introduce RAG-Modulo: An Artificial Intelligence Framework for Improving the Efficiency of LLM-Based Agents in Sequential Tasks







Применение искусственного интеллекта в робототехнике

Применение искусственного интеллекта в робототехнике

Решение последовательных задач, требующих нескольких шагов, представляет значительные вызовы в робототехнике, особенно в реальных приложениях, где роботы действуют в неопределенных средах. Окружающие среды часто являются стохастическими, что означает, что роботы сталкиваются с изменчивостью в действиях и наблюдениях. Одной из основных целей в робототехнике является повышение эффективности робототехнических систем, позволяя им справляться с долгосрочными задачами, требующими продолжительного рассуждения.

Проблема и решение

Основная проблема исследователей заключается в неспособности робота эффективно учиться на основе прошлых действий. Роботы полагаются на методы, такие как обучение с подкреплением (RL), чтобы улучшить производительность. Однако RL требует множества попыток, часто в миллионах, для того чтобы робот стал мастером в выполнении задач. Это непрактично, особенно в частично наблюдаемых средах, где роботы не могут взаимодействовать непрерывно из-за связанных рисков.

Недавние методы включили критиков, чтобы оценить осуществимость решений. Однако они все еще уступают в одном критическом аспекте: способности хранить и извлекать полезные знания из прошлых взаимодействий. Эта пробел означает, что эти системы могут хорошо справляться с краткосрочными или статическими задачами, но их производительность ухудшается в динамических средах, требующих непрерывного обучения и адаптации.

Решение RAG-Modulo

Исследователи из Райсского университета представили фреймворк RAG-Modulo. Эта новая система улучшает агентов на основе LLM, оборудуя их памятью взаимодействия. Эта память хранит прошлые решения, позволяя роботам вспоминать и применять соответствующий опыт при столкновении с аналогичными задачами в будущем.

Фреймворк RAG-Modulo поддерживает динамическую память взаимодействия робота, позволяя ему извлекать прошлые действия и результаты в качестве примеров в контексте. При столкновении с новой задачей фреймворк использует эту память для направления процесса принятия решений робота, избегая повторных ошибок и повышая эффективность.

Производительность RAG-Modulo была тщательно протестирована в двух стандартных средах: BabyAI и AlfWorld. Система продемонстрировала значительное улучшение по сравнению с базовыми моделями, достигая более высоких показателей успешности и сокращая число невозможных действий.

Заключение

Фреймворк RAG-Modulo представляет собой значительный прогресс в области возможности роботов учиться на основе прошлых взаимодействий и применять это знание к будущим задачам. Решая критическую проблему сохранения памяти в агентах на основе LLM, система предоставляет масштабируемое решение для выполнения сложных долгосрочных задач.



Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…