告别偏科，能玩转多模态、多任务、多领域的强化智能体终于来了（多智能体建模与仿真的思想）

AIGC动态欢迎阅读

原标题：告别偏科，能玩转多模态、多任务、多领域的强化智能

体终于来了

关键字：智能,任务,模型,数据,专家

文章来源：机器之心

内容字数：8029字

内容摘要：

机器之心报道

编辑：佳琦模型、专家智能体和数据集都已开源。随着 Llama 3 发布，未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场，但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT

时刻」。其中，AI 智能体无疑是最被看好的赛道。

就连吴恩达都说，GPT-4

加上 AI 智能体，可能提前达到 GPT-5 的效果。不过，我们熟知的智能体往往有点「偏科」。例如，第一个 AI 软件工程师 Devin，专精于代码。会打游戏的智能体往往也只能在某一个游戏里秀操作。寻找一个能够同时擅长多个领域，并能在其中无缝切换的通用模型仍是机器学习研究中的一个关键目标。

为了解决这个问题，研究者们对于智能体如何结合计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）任务进行了广泛探索，但将强化学习（RL）任务整合进来的研究相对较少。这是由于 RL 任务本质上是异质的，这使得将 RL 任务与对话和图像识别等其他任务结合起来更加困难。这要求智能体能融会贯通不同领域任务中的不同模态、任务复杂性和数据类型。要达到全能型智能体，主要需要解决以下问题：（1）如何设计一个能够处理多种

原文链接：告别偏科，能玩转多模态、多任务、多领域的强化智能体终于来了