提示工程师：短期解决方案 由于工程思维本质上是科学的，所以毫不奇怪，您的大多数工程团队已经在尝试使用人工智能进行实验。...在人工智能中，提示是任何信息，如问题和答案，它们向人工智能传达您希望得到的响应。因此，提示工程师的任务包括： 理解模型的限制。 设计自然语言提示。 评估性能。 必要时进行改进。 在内部数据上部署。...随着聊天机器人工具变得更加自主且不那么技术化，提示工程师将成为专业领域的专家。一旦客户支持代表获得了重复的查询，他们将自动将问题和答案输入到机器学习工具中，以便聊天机器人下次回答这个问题。...Harutyunyan 和许多数据科学家还建议阅读康奈尔大学研究人员的重要论文《Attention Is All You Need》。 如果您迄今为止错过了阅读这篇研究论文，他补充说，没关系。...这种实时数据和模型在生产中运行，不断反馈变化和改进，比如分析为什么一次销售成功或失败。
为此，SLAM框架提供了答案，同时仍然保持足够的通用性，可使用任何传感器技术，同时估计车辆位置和地图定位。当把自动驾驶作为一个整体考虑时，地图非常重要，因为它提供了决策所需的第一层感知。...这意味着必须依靠先前的知识（全局或局部信息），或者能够不断地改进所构建的地图，直至达到足够准确为止（如闭环）。...因此，在自动驾驶汽车中建图至关重要，并且在如何构建或使用紧凑、可靠的地图方面提出了重要的挑战。 目前，已经确定了如下6个指标来衡量SLAM算法。通常，只有达到这些指标，才能实现自动驾驶。...故障恢复：是指在大型地图中定位车辆的能力。最初，车辆不知道自己在何处，并且大多数时间需要专门的过程来大致了解其在地图中的位置。这也是从故障（被绑架的机器人问题）中进行恢复的一种方法。...可更新性：是指SLAM算法能识别地图和当前观测值之间的变化。SLAM算法应具有更新策略，能集成这些不断变化的地图。长期的自动驾驶，需要地图更新的自动化机制。
在实际使用中，可以使用较大的上下文窗口，将完整的对话历史作为输入提示的一部分。并不是去记住对话内容，而是告诉LLM 上一轮对话的内容。...对于上下文窗口较小的模型，或对话历史较长时，使用另一个LLM来总结迄今为止发生的对话。通过不断总结对话，保持这次对话的规模较小。...它通过使用[和]标记来指示调用工具的开始和结束。当给定提示，例如“5 乘以 3 是什么？”，它会生成标记直到遇到标记。...这种行为不断循环，直到某个动作指明返回结果。 通过迭代思考和观察，LLM 可以规划出行动，观察其输出，并相应地进行调整。 反思 即使有 ReAct 的 LLMs，也不能完美地执行每一项任务。...在过去一年，尤其是最近几周，这些框架的增长是爆炸性的。 随着这些框架不断成熟和发展，2025年将是真正令人兴奋的一年！
智能体会被分配不同的角色，并被期望应用他们的专业和知识来找到满足他们共同任务的解决方案。该框架使用启示式提示（Inception Prompt）来引导聊天智能体完成任务，同时与人类意图保持一致。...另一方面，AI 助手被设计为遵循 AI 用户的指令并提供具体的解决方案。 角色扮演会话将根据人类的想法和选择的角色实例化。例如，在图 1 中，一个人有一个初步想法，要开发一个股市交易机器人。...在这种情况下，指定任务的一个示例可以是开发一个具有情感分析工具的交易机器人，该机器人可以监控社交媒体平台上特定股票的正面或负面评论，并根据情感分析结果执行交易。...与其他对话语言模型技术不同的是，论文里提出的提示工程仅在角色扮演的开始阶段进行，用于任务规范和角色分配。一旦会话阶段开始，AI 助手和 AI 用户会自动循环提示对方，直到终止为止。...任务规范提示包含有关角色扮演会话中 AI 助手和 AI 用户角色的信息。因此，任务规范智能体可以使用想象力将初步任务 / 想法作为输入，并生成具体任务。
导航模块的实现常常涉及多个软件包和算法的配合工作，例如在ROS中使用导航栈（Navigation Stack）来实现机器人导航。...它从起点开始，一步一步地向外扩张，直到扩张到目标点为止。 2.A*算法：是一种基于评估函数的启发式寻路算法，能够更加高效地搜索到最短路径。...它通过不断调整机器人的速度和方向，以适应环境的变化和机器人的约束条件。 4.EBF算法：是一种基于经验贝叶斯优化的路径规划算法，能够较好地处理环境的动态变化和非凸障碍物。...它通过不断优化半高程地图，以减少轨迹的运动成本。 5.AMCL算法：AMCL算法是一种自适应蒙特卡洛定位算法，可用于3D导航中的机器人位置估计。...6.MoveIt算法：MoveIt是一种运动规划框架和库，为机器人提供路径规划、运动控制、碰撞检测等功能。
，大家可能注意到互联网上有着铺天盖地的人工智能 (AI) 生成的图像，这些图像都是使用『文本到图像』的生成模型生成的：只需要输入一个文本描述（prompt/提示），AI 模型就可以在几秒几分钟内生成一个或多个精准匹配提示的精美图像...图片 如何使用① 文本提示作图在 DALL·E2 中，可以使用 『文本到图像』和『文本引导的图像到图像』生成算法生成图像。...图片② 文本提示的图到图它还有『编辑生成的图像』功能，使用『文本引导图像到图像』生成算法，我们可以在已生成的图像之上生成另一个图像来扩展生成的图像，或者对有遮蔽的图像进行补全创作。...图片图片③ 分辨率和格式在 DALL·E2 中，所有生成的图像都具有 1024 x 1024 的固定图像大小 。...对比的结果汇总如下表：不过请大家注意，下表可能会发生变化，因为这三个模型正在积极开发中，功能也在不断完善。下方的信息来源时间点为2022年9月。图片参考资料 你给文字描述， AI 艺术作画，精美无比！
总结起来就是LangChain是一个创新框架、具有智能代理的特性、在使用时提供了接口和功能的一个集成框架（终究还是逃离不了框架的命运～）。截止写稿为止，LangChain的最新版本为v0.1.3。...个人助理（personal assistants） : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。...查询表格数据（tabular） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询存储在表格格式中的数据（csv、SQL、数据框等），请阅读此页面。...代码理解（code） : 如果您想了解如何使用 LLM 查询来自 GitHub 的源代码，请阅读此页面。...一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。 LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。
提示：训练前应该掌握python的基础知识如变量、函数、列表、if声明、for循环、while循环等，如果聚焦深度学习方向应当对主要框架有所了解如Tensorflow、Pytorch、Keras等，基本语法...读代码训练法 概述：从Github等渠道获得任何你可以找到的python代码，你应该具有足够的知识看懂代码但不一定明白代码的目的和功能。...第一步，将代码打印出来，打印出来的更容易阅读，每次打印几页即可。 第二步，阅读代码，关注以下几点： 函数及其实现功能； 变量第一次赋值； 所有在程序不同位置出现的同一名字的变量。...解释函数以及他们如何使用的，涉及到什么样的变量，以及所有你可以发现的地方。 最后，最困难的部分，追踪每个变量的值在每一行和每一个函数中的变化。实际上，可以再打印一份，在旁边写下你需要追踪的每一个值。...一旦你对代码有了很好的理解，可以再看看是否能发现什么新东西。不断找到新的代码做练习，直到你不再需要打印位置。
这种分层决策过程可以在马尔可夫决策过程（MDP）的选项的数学框架中制定（Sutton等，1999b），其中选项将原始动作概括为更高级别的动作。...如果我们将每个选项视为一个动作，则强化学习框架可以自然地捕获顶级和低级流程。对话代理在MDP中导航，通过一系列离散步骤与其环境交互。在每个步骤中，代理会观察当前状态，并根据策略选择操作。...尽管RL为构建对话代理提供了统一的ML框架，但应用RL需要通过与真实用户交互来培训对话代理，这在许多情况下可能非常昂贵。因此，在实践中，我们经常使用混合方法，结合不同ML方法的优势。...直到最近，我们才开始观察神经方法在组件任务和最终应用程序的一系列会话基准上建立最先进的结果，并在此过程中撇开已定义的传统基于组件的边界几十年的研究领域。...其中一个原因是神经方法为许多模态提供了一致的表示，在同一建模框架中捕获语言和非语言（例如，图像和视频（Mostafazadeh等，2017））特征。
但是，人工智能和机器学习的使用增加了人际互动的需求，而不是减少了它。大家在与机器打交道后，往往会感到不满足，渴望与人互动。人类互动的减少和机器人通信的增加也导致了许多社会和心理问题。...相比之下，人力成本很高，当局需要投资及时维护员工使用的硬件和软件。这使得 AI 和 ML 应用程序成为低维护和具有成本效益的助手。 无偏差 在交流沟通和一对一互动方面，人为偏见的可能性更大。...他们只能根据系统中的数据进行处理，当任何查询或交流超出其有限数据时，这些工具可能会卡住或给出错误和不相关的答案。 此外，人工智能工具无法从字里行间阅读并理解上下文含义。它只能根据人类所说的话进行处理。...人类可以在字里行间阅读，也可以理解未说的话。他们在听对方说话的同时专注于语言和非语言提示。并且可以更好地理解人的内心感受，使人机交互比 AI 和 ML 应用程序更具优势。...目前人工智能和机器学习领域的进步只是机器和计算机的进步。它远不及人类的智能、现场决策，尤其是心理和社会理解。 到目前为止，不断增长的人工智能和机器学习工具只会增加人机交互的重要性，并不会很快接管它。
【新智元导读】斯坦福大学计算机视觉实验室李飞飞团队的最新研究提出一个新的机器人学习框架：神经任务编程（NTP），在机械臂的物品堆叠、分拣和桌面清理三类任务中，证明该框架具有强大的泛化到未知任务的能力。...我们在三个机器人操作任务中验证了我们的方法。NTP在具有分层结构和组合结构的序列任务中实现了强大的泛化（generalization）能力。...实验结果表明，NTP通过不断增加的长度，可变拓扑和变化的目标学习很好地拓展到未知任务。 在复杂的操作任务中，例如物体分类、装配和清理，需要在机器人和环境之间的长时间交互中进行连续的决策。...我们展示了NTP在3类机器人操作任务中的优势，这些任务需要长时间、复杂的环境交互。NTP实现了对任务长度、拓扑和语义的泛化。这项工作使我们有机会使用可泛化的神经程序来建模分层任务。...至于未来的工作，我们计划：1）改进状态编码器，以提取更多的任务突出信息，例如对象关系，2）设计更丰富的API，以及3）扩展这个框架，以在真实的机器人环境中处理更复杂的任务。
更先进的系统甚至可以从经验中学习，不断尝试新方法，直到实现目标。这使得它们在多变的环境中更加可靠。 人工智能代理可能与聊天机器人混淆，但它们并不相同。...与ChatGPT等需要不断提示和新指令才能继续交互的聊天机器人不同，人工智能代理一旦被赋予任务来触发其操作，就可以独立运行。...学习系统：高级人工智能代理拥有学习系统，可以根据新数据更新其行为，从而轻松适应频繁的变化。这种持续学习有助于它们随着时间的推移提高性能。...4、人工智能代理与人工智能聊天机器人 AI 代理和聊天机器人有时可以互换使用，但它们有很大不同。让我们详细探讨一下它们的区别和相似之处。...人工智能聊天机器人和人工智能代理虽然共享基础技术并在人机交互中发挥互补作用，但它们在自主性、任务执行和自适应学习方面的独特特性使它们在实际应用和开发框架中具有显著的区别。
如果没有效，你再回过头来，找出与现实世界相匹配的轨迹，并找出另一个范围。然后你在这个范围内训练一个RL，你不断地重复这个过程，直到你不能分辨这是真实世界还是模拟器。 ?...这仍然是非常有用的数据，因为它允许你在模拟器中创建真实世界的准确副本，并调整参数的范围，你一直这样做，直到它起作用为止。”...今天推出的研究是继去年推出英伟达的Isaac机器人系列以及1月份在西雅图推出英伟达机器人实验室之后推出的。该实验室用于训练机器人在实际环境中工作，如宜家厨房。...Dieter Fox于2017年被任命为英伟达机器人实验室的负责人。从那时起，研究人员已经开发出可以在实验室环境中观察人类活动的学习系统，以及学习如何从合成数据中获取物体。...在接下来的几个月里，SimOpt将在更多条件下进行测试，以模拟真实环境。 视频演示： youtu.be/SRupIVknV-A ? End ? 推荐阅读 Recommended reading ?
然而，自主部署的潜在应用和能力是有争议的：书面考试不能验证临床表现，缺乏良好的基准使得评价性能变得相当具有挑战性。目前的LLM技术很可能最有效地作为一种在密切监督下使用的工具。...GPT-2最初在几项自然语言处理任务中进行了评估，包括阅读理解、摘要、翻译和问题回答。在2020年，GPT-3发布了，拥有1750亿个参数，比GPT-2大100多倍。...总的来说，GPT-3的发展专门解决了前任模型的弱点，构建了迄今为止最复杂的LLM。GPT-4现已发布，并在自然语言处理以及各种专业能力测试中获得了比GPT-3更高的性能。...GPT-4的元提示功能允许用户在对话过程中明确描述聊天机器人所扮演的期望角色；有用的示例包括“苏格拉底导师模式”，通过逐渐降低难度的问题来鼓励学生自己思考，直到学生能够解决更全面的问题。...其中一个原因是缺乏最新性：GPT-3.5和GPT-4主要使用截至2021年9月的文本进行训练。由于研究和创新在各个领域，包括医学，都是持续不断的，缺乏更新的内容可能会加剧不准确性。
它使应用程序能够： 具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文源（提示说明、一些镜头示例、响应的内容等） 推理：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文进行回答、采取什么操作等） 该框架由几个部分组成...这些产品共同简化了整个应用程序生命周期： 开发：在 LangChain/LangChain.js 中编写您的应用程序。 使用模板作为参考开始运行。...Productionize：使用 LangSmith 检查、测试和监控您的链，以便您可以充满信心地不断改进和部署。 部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。...我们建议您按照我们的快速入门指南构建您的第一个 LangChain 应用程序来熟悉该框架。 阅读我们的安全最佳实践，以确保您使用 LangChain 进行安全开发。...查看我们不断增加的集成列表。 指南 使用 LangChain 进行开发的最佳实践。
他认为这些架构对于生成式AI应用特别有益，因为它们能够处理海量数据并优先考虑最新和最相关的数据。 他说：“数据越新越相关，在构建提示和向LLM发送提示时就越好。”...下一步是在应用中使用这些数据，比如生成式AI聊天机器人。...Bartholomew解释说，在收到用户查询时，LangStream会查询数据库获取相关数据(使用RAG模型:检索增强生成)，将该数据转化为LLM的提示，然后调用语言模型。...这听起来确实是在应用中使用向量数据库的一种有用方法，那么实时数据的处理在哪呢? Bartholomew指出，特别是向量格式的数据具有动态变化的特点，不断更新演化而不是静态的。...LangStream vs JavaScript构建LLM应用 我提到今年我看到的许多AI应用似乎都是在JavaScript框架(如Vercel的Next.js)中开发的。
这不是波士顿动力人形机器人Atlas的第一次秀了，一年多前，Atlas展示了在一系列倾斜木板还有木箱垒成的阶梯的复杂场景中跑酷，如履平地，表现甚至超越人类。 波士顿动力机器人为什么这么智能？...而IMU在短时间内具有较好的精度，长时间使用时，测量值会有明显的漂移，仅凭IMU本身是无法抑制漂移的，而图像可以提供约束来有效地估计并修正漂移。所以在抑制漂移方面，两者具有互补性。...所以在使用场景上两者具有互补性。 当相机拍摄的图像发生变化时，仅凭图像信息无法判断是相机自己在运动还是外界环境发生了变化；而IMU测量的则是本体的运动，与外界环境无关。...所以在感知自身运动和环境变化方面，两者具有互补性。 对于单目相机来说，无法获得绝对的尺度。而通过单目相机和IMU的数据融合，可以得到绝对的尺度信息。所以在确定绝对尺度方面，两者具有互补性。...对话形式一方面可以把初学者学习过程中的很多基础问题展现出来，帮助读者在学习过程中不断思考和提升，提高工程实践经验；另外对话这种口语化的表达方式能够让读者在轻松的氛围中快速理解专业理论知识。 03.
/提示），AI 模型就可以在几秒几分钟内生成一个或多个精准匹配提示的精美图像。...1.如何使用 ① 文本提示作图 在 DALL·E2 中，可以使用 『文本到图像』和『文本引导的图像到图像』生成算法生成图像。...③ 分辨率和格式 在 DALL·E2 中，所有生成的图像都具有 1024 x 1024 的固定图像大小 。...① 文本提示做图 Dream Studio 提供 『文本到图像』，它具有各种选项，例如设置生成图像的步骤数或设置随机种子，可以设置单次生成的图像数量（1 到 9 之间）。...对比的结果汇总如下表：不过请大家注意，下表可能会发生变化，因为这三个模型正在积极开发中，功能也在不断完善。下方的信息来源时间点为2022年9月。
近年来，将深度强化学习（DRL）应用于机器人领域的复杂任务已经证明是非常成功的。然而，大多数出版物要么专注于在模拟中应用它，要么专注于在现实世界中应用它。...我们展示了用于模拟和真实环境的统一设置，使训练在模拟中的应用到机器人上的无缝转移成为可能。我们展示了该框架的能力和有效性，以及两个具有工业机器人特征的真实世界应用：移动机器人和机械臂。...该框架的分布式能力带来了许多优势，例如使用分布式算法，将仿真和训练的工作负载分离到不同的物理机器上，以及未来在仿真和现实世界中同时进行训练的机会。...确保您已经阅读了官方文档，以便了解如何正确使用 Robo-Gym。 了解强化学习基础知识：Robo-Gym 是一个强化学习框架，因此您需要了解强化学习的基础知识。...尝试使用 Robo-Gym 解决一些强化学习问题，例如迷宫问题和机器人控制问题。通过实践，您可以深入了解该工具包的功能和限制，并不断提高自己的技能水平。
顾名思义，它们使用一系列已定义的规则。这些规则是聊天机器人熟悉并可以提供解决方案的问题类型的基础。 就像流程图一样，需要给聊天机器人设置对话框架。...自然语言处理包括以下步骤； 标记化（Tokenization）：NLP 将一系列单词分成具有语言代表性的标记或片段，在应用程序中具有不同的值。...训练目标是最小化困惑度，即预测不确定的下一个标记（在本例中为对话中的下一个单词）。...这是一个您可以安全地分享您的想法、感受、信念、经历、记忆、梦想的空间——您的“私人感知世界”。 从本质上讲，Replika 是一个聊天机器人，在与您交谈时，它会逐渐学会模仿您，直到成为您为止。...从那以后，它被视为关于用户交互如何破坏聊天机器人的研究案例。 参考 在完成本文的过程中，我们参考了以下几个来源。
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