Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Khảo sát các tác nhân tự tiến hóa: Trên con đường hướng tới siêu trí tuệ nhân tạo

Created by
  • Haebom

Tác giả

Huân-ang Gao, Jiayi Geng, Wenyue Hua, Mengkang Hu, Xinzhe Juan, Hongzhang Liu, Shilong Liu, Jiahao Qiu, Xuân Kỳ, Yiran Wu, Hongru Wang, Han Xiao, Yuhang Chu, Shaokun Zhang, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Yixiong Fang, Qiwen Zhao, Dongrui Liu, Qihan Ren, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Minda Huyndai, Huazheng Wang, Qingyun Wu, Heng Ji, Mạnh Đế Vương

Phác thảo

Bài báo này cung cấp bài tổng quan hệ thống và toàn diện đầu tiên về các tác nhân tự tiến hóa. Bài báo nêu bật những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) do tính chất tĩnh của chúng và nhấn mạnh sự cần thiết của các tác nhân tự tiến hóa để khắc phục tình trạng LLM không thể điều chỉnh các tham số nội bộ của chúng cho các tác vụ mới, các miền kiến thức đang phát triển hoặc các môi trường tương tác động. Tổ chức các tác nhân tự tiến hóa xung quanh ba khía cạnh cơ bản—cái gì, khi nào và như thế nào—chúng tiến hóa, bài báo nghiên cứu các cơ chế tiến hóa (ví dụ: mô hình, bộ nhớ, công cụ, kiến trúc), các phương pháp thích ứng (ví dụ: thời gian trong thử nghiệm, thời gian giữa các thử nghiệm) và thiết kế thuật toán và kiến trúc (ví dụ: phần thưởng vô hướng, phản hồi văn bản, hệ thống tác nhân đơn lẻ và đa tác nhân). Hơn nữa, bài báo phân tích các số liệu đánh giá và điểm chuẩn được thiết kế riêng cho các tác nhân tự tiến hóa, làm nổi bật các ứng dụng trong các lĩnh vực như mã hóa, giáo dục và chăm sóc sức khỏe, đồng thời xác định các thách thức và hướng nghiên cứu chính, chẳng hạn như an toàn, khả năng mở rộng và động lực đồng tiến hóa. Cuối cùng, nó đưa ra bản thiết kế cho việc hiện thực hóa siêu trí tuệ nhân tạo (ASI).

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một đánh giá có hệ thống về các tác nhân tự tiến hóa cung cấp lộ trình cho nghiên cứu và triển khai thực tế.
◦
Chúng tôi trình bày một kiến trúc và phương pháp mới khắc phục được những hạn chế của LLM và cho phép học tập và thích nghi liên tục.
◦
Nó chứng minh các ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực khác nhau (lập trình, giáo dục, y học, v.v.).
◦
Nó trình bày những bước quan trọng hướng tới việc hiện thực hóa ASI.
•
Limitations:
◦
Quan điểm của ASI được trình bày trong bài báo vẫn còn mang tính lý thuyết và cần được xác minh tính khả thi thực tế của nó.
◦
Vẫn còn thiếu các giải pháp cụ thể cho những thách thức như an toàn, khả năng mở rộng và động lực đồng tiến hóa.
◦
Nó tập trung vào các giải thích khái niệm chung thay vì phân tích sâu các thuật toán hoặc kiến trúc cụ thể.
👍
Made with Slashpage