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[业界] 斯坦福爆火“AI小镇”开源 《西部世界》真的来了

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发表于 2023-8-10 18:17:32 | 显示全部楼层 |阅读模式

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新智元导读】斯坦福25个AI智能体「小镇」终于开源了,GitHub狂揽1.4k星,《西部世界》即将走进现实。

准备好,此前曾轰动整个AI社区的斯坦福智能体小镇,现在已经正式开源!


                               
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项目地址:https://github.com/joonspk-research/generative_agents

在这个数字化的「西部世界」沙盒虚拟城镇中,有学校、医院、家庭。

25个AI智能体不仅能在这里上班、闲聊、social、交友,甚至还能谈恋爱,而且每个Agent都有自己的个性和背景故事。

不过,它们对于自己生活在模拟中,可是毫不知情。


                               
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英伟达高级科学家Jim Fan评论道——

斯坦福智能体小镇是2023年最激动人心的AI Agent实验之一。我们常常讨论单个大语言模型的新兴能力,但是现在有了多个AI智能体,情况会更复杂、更引人入胜。 一群AI,可以演绎出整个文明的演化进程。

现在,首先受到影响的,或许就是游戏领域。

总之,前方有无限的新可能!


                               
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网友:众游戏厂商们,你们懂我意思吧?

很多人相信,斯坦福的这篇论文,标志着AGI的开始。


                               
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可以想象,各种RPG和模拟类游戏都会用上这种技术。

网友们也非常激动,脑洞大开。

有想看神奇宝贝的,有想看谋杀探案故事的,还有想看恋爱综艺的……

「我已经等不及看AI智能体之间的三角恋剧情了。」


                               
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「《动物之森》中重复、沉闷的对话,所有村民共有的一维人格系统,都太令人失望了。任天堂赶快学学吧!」


                               
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「可以让《模拟人生》移植一下这个吗?」


                               
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如果能在《神界》这样的经典RPG游戏中,看到AI在NPC上运行,整个游戏体验都会被颠覆!」


                               
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有人还畅想:这项技术在企业空间中也有很多应用场景,比如员工如何和不同的工作环境/流程变化互动。


                               
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当然,也有人表示,你们激动个啥?其实我们一直都生活在这样的模拟中,只不过我们的世界有更多的算力罢了。


                               
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是的,如果我们把这个虚拟世界放大到足够多倍,我们肯定能看到自己。


                               
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Karpathy:AI智能体,就是下一个前沿

此前,前特斯拉总监、OpenAI大牛Karpathy就表示,如今AI智能体才是未来最前沿的方向。

OpenAI的团队最近5年把时间花在了别的地方,但现在Karpathy相信,「Agent代表着AI的一种未来。」


                               
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如果某篇论文提出训练大语言模型的不同方法,OpenAI内部的Slack群组中就会有人说:「这个办法我两年半前尝试过,没什么用。」

然而每当有AI智能体从论文出现,所有同事都会很感兴趣。


                               
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Karpathy曾将AutoGPT称为快速工程的下一个前沿

「西部世界」中的25个AI智能体

在美剧《西部世界》中,被预设了故事情节的机器人被投放到主题公园,像人类一样行事,然后被重置记忆,在新一天再被投放进自己所在的核心故事情节。


                               
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而在今年4月,斯坦福和谷歌的研究者竟然构建出了一个虚拟小镇,让25个AI智能体在其中生存、从事复杂行为,简直堪称是《西部世界》走进现实。


                               
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf

架构

为了生成智能体,研究者提出了一种全新架构,它扩展了大语言模型,能够使用自然语言存储Agent的经历。

随着时间的推移,这些记忆会被合成为更高级别的反射,智能体可以动态检索它们,来规划自己的行为。

最终,用户可以使用自然语言和全镇的25个Agent都实现交互。


                               
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如上,生成式智能体的架构实现了一个「检索」功能。

这一功能将智能体的当前情况作为输入,并返回记忆流的一个子集传递给语言模型。

而检索功能有多种可能的实现方式,具体取决于智能体在决定如何行动时考虑的重要因素。

生成式智能体架构面临一个核心挑战,就是如何管理大量必须保留的事件和记忆。

为了解决这个问题,架构的核心是记忆流(memory stream),即一个记录智能体全部经验的数据库。

智能体可以从记忆流中检索相关记忆,这有助于它规划行动,做出正确反应,并且每次行动都会反馈记录到记忆流中,以便递归地改进未来行动。

另外,研究还引入了第二种类型的记忆——反思(reflection)。反思是智能体根据最近经历生成的高级抽象思考。


                               
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在这项研究中,反思是周期性触发的过程,只有当智能体判断最近一系列事件的重要性评分,累积超过设定阈值时,才会启动反思机制。

生成式智能体为了创建合理的规划,它们会自上而下递归生成更多的细节。

而这些规划最初只是粗略的描述了当日所要做的事情。


                               
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在执行规划的过程中,生成智能体会持续感知周围环境,并将感知到的观察结果存储到记忆流中。

通过利用观察结果作为提示,让语言模型决定智能体下一步行动:继续执行当前规划,还是做出其他反应。


发表于 2023-8-10 19:12:13 | 显示全部楼层
等完善了去体验体验。
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