Introspective Tips: Large Language Model for In-Context Decision Making
論文討論了使用大型語言模型 (LLM) 進行上下文決策制定的方法。
近年來，大型語言模型 (LLM) 已經(jīng)在自然語言處理L域產(chǎn)生了重大影響，在多種任務中取得了出色的結果。在這項研究中，作者使用“內(nèi)省提示”來幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定。通過內(nèi)省地檢查軌跡，LLM 生成簡潔且有價值的提示，來改進其政策。
這種方法在很少或沒有示例的情況下提G了代理的表現(xiàn)，考慮了三個重要場景：從代理過去的經(jīng)驗中學習、集成專家演示，并泛化到不同的游戲。
重要的是，我們實現(xiàn)這些改進并不需要微調(diào) LLM 參數(shù)，而是調(diào)整提示以概括上述三個場景的洞察力。我們的框架不僅支持，而且強調(diào)使用 LLM 進行上下文決策制定的優(yōu)勢。通過超過 100 個 TextWorld 游戲的實驗，我們展示了我們的方法的優(yōu)勢。
論文：
https://www.aminer.cn/pub/646aecaad68f896efa05a6f6
Generative Agents基于大型語言模型,存儲生成代理的自然語言體驗記錄,并將這些記憶隨著時間的推移合成為更G層次的反思,然后動態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為
HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和L域的復雜任務,并在語言、視覺、語音和其他具有挑戰(zhàn)性的任務中取得了令人矚目的成績,為人工智能的通用智能（AGI）提供了新的思路
按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節(jié)構建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術供給和支撐2條主線,9張清單,形成5個評估等級
用戶可通過二維碼對構件生產(chǎn)工藝,構件信息進行追溯,跟蹤與管理,構件生產(chǎn)完成之后,通過出色程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄
建立標準化的能耗采集監(jiān)測體系,對接入監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動 態(tài)分析,及時干預,保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營成本下降5%
平臺通過標識實現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復質(zhì)押問題,解決因重復質(zhì)押引起的融資問題事件28起
客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設備平均無故障開機 時間增加268小時,售后服務人員平均服務效率提升18%,服務質(zhì)量提升32%,售后服務成本 降低15%以上
減少人工計數(shù)和匯總操作,提 升準確率70%以上,數(shù)據(jù)顆粒度提升至十位級,降低人員工時15%以上,客戶實時應答能力提 升35%,查貨調(diào)貨效率提升40%
通過統(tǒng)一防疫政務接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標識數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關鍵的數(shù)據(jù)支撐
以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統(tǒng)解決方案的發(fā)展情況,歸納系統(tǒng)解決方案發(fā)展現(xiàn)狀和圖譜,提出系統(tǒng)解決方案技術應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰(zhàn)略和國際標準化組織的智能制造標準化現(xiàn)狀;發(fā)展篇根據(jù)各個階段的工作重點和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
詳實數(shù)據(jù)研判了智能工廠發(fā)展趨勢;剖析智能制造典型應用場景及實施路徑;總結行業(yè)工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型差異路徑;提出工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵績效指標體系
