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  • SeeAct

    SeeAct est un cadre open-source qui utilise la planification basée sur LLM et la perception visuelle pour permettre des agents IA interactifs.
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    Qu'est-ce que SeeAct ?
    SeeAct est conçu pour donner aux agents vision-langage une pipeline en deux étapes : un module de planification alimenté par de grands modèles de langage génère des sous-objectifs basés sur des scènes observées, et un module d'exécution traduit ces sous-objectifs en actions spécifiques à l'environnement. Un backbone de perception extrait des caractéristiques d'objets et de scènes à partir d'images ou de simulations. L'architecture modulaire permet de remplacer facilement les planificateurs ou réseaux de perception et supporte l'évaluation sur AI2-THOR, Habitat et d'autres environnements personnalisés. SeeAct accélère la recherche sur l'IA incarnée interactive en fournissant une décomposition, une mise en contexte et une exécution de tâches de bout en bout.
    Fonctionnalités principales de SeeAct
    • Planification de sous-objectifs basée sur LLM
    • Perception visuelle et extraction de caractéristiques
    • Pipeline d'exécution modulaire
    • Tâches de référence dans des environnements simulés
    • Composants configurables
    Avantages et inconvénients de SeeAct

    Inconvénients

    La mise en correspondance des actions reste un défi important avec un écart de performance notable par rapport à la mise en correspondance oracle.
    Les méthodes actuelles de mise en correspondance (attributs d'éléments, choix textuels, annotation d'image) comportent des cas d'erreur entraînant des échecs.
    Le taux de réussite sur les sites web en direct est limité à environ la moitié des tâches, indiquant un potentiel d'amélioration en robustesse et généralisation.

    Avantages

    Exploite des modèles multimodaux avancés tels que GPT-4V pour des interactions web sophistiquées.
    Combine la génération d'actions et la mise en correspondance pour exécuter efficacement des tâches sur des sites web en direct.
    Présente de solides capacités en planification spéculative, raisonnement de contenu et autocorrection.
    Disponible en tant que package Python ouvert facilitant l'utilisation et le développement.
    Démontre des performances compétitives dans l'accomplissement de tâches en ligne avec un taux de réussite de 50%.
    Accepté lors d'une grande conférence IA (ICML 2024), reflétant des contributions de recherche validées.

  • AgentRails

    AgentRails intègre des agents IA alimentés par LLM dans les applications Ruby on Rails pour des interactions utilisateur dynamiques et des flux de travail automatisés.
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    Qu'est-ce que AgentRails ?
    AgentRails permet aux développeurs Rails de construire des agents intelligents utilisant de grands modèles de langage pour la compréhension et la génération de langage naturel. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés et des flux de travail, maintenir l'état de la conversation entre les requêtes et s'intégrer de manière transparente aux contrôleurs et vues Rails. Il abstrait les appels API vers des fournisseurs comme OpenAI et permet un prototypage rapide de fonctionnalités basées sur l'IA, des chatbots aux générateurs de contenu, tout en respectant les conventions Rails pour la configuration et le déploiement.
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