icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Эффективные извлечение признаков решения

Используйте извлечение признаков инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

извлечение признаков

  • SeeAct

    SeeAct — это фреймворк с открытым исходным кодом, использующий планирование на базе LLM и визуальное восприятие для создания интерактивных ИИ-агентов.
    0
    0
    Что такое SeeAct?
    SeeAct предназначен для оснащения агентов видения-языка двухступенчатой системой: модуль планирования на базе больших языковых моделей создает подцели на основе наблюдаемых сцен, а модуль выполнения переводит эти подцели в действия, специфичные для окружения. В базовом восприятии извлекаются признаки объектов и сцен из изображений или симуляций. Модульная архитектура позволяет легко заменять планировщики или сети восприятия и поддерживает оценку в AI2-THOR, Habitat и пользовательских средах. SeeAct ускоряет исследование интерактивного embodied AI, предоставляя разложение задач, привязку и выполнение от начала до конца.
    Основные функции SeeAct
    • Планирование подцелей с помощью LLM
    • Визуальное восприятие и извлечение признаков
    • Модульная пайплайн реализации
    • Бенчмарки в моделируемых средах
    • Настраиваемые компоненты
    Плюсы и минусы SeeAct

    Минусы

    Закрепление действий остается значительной проблемой с заметным разрывом в производительности по сравнению с оракульным закреплением.
    Текущие методы закрепления (атрибуты элементов, текстовые варианты, аннотации изображений) имеют ошибки, приводящие к сбоям.
    Уровень успеха на живых веб-сайтах ограничен примерно половиной задач, что указывает на необходимость улучшения устойчивости и обобщения.

    Плюсы

    Использует передовые мультимодальные крупные модели, такие как GPT-4V, для сложного взаимодействия с вебом.
    Комбинирует генерацию действий и закрепление для эффективного выполнения задач на живых веб-сайтах.
    Обладает сильными возможностями в области предположительного планирования, рационального анализа контента и самокоррекции.
    Доступен в виде открытого пакета Python, упрощающего использование и дальнейшую разработку.
    Показал конкурентную производительность в онлайн-завершении задач с уровнем успеха 50%.
    Принят на крупной конференции по ИИ (ICML 2024), что отражает проверенные исследовательские достижения.

  • Berkeley Pacman Projects

    Открытая источниковая Python-рамка с агентами ИИ на базе Pacman для реализации алгоритмов поиска, состязательной игры и обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое Berkeley Pacman Projects?
    Репозиторий Berkeley Pacman Projects предлагает модульную кодовую базу на Python, в которой пользователи могут создавать и тестировать агентов ИИ в лабиринте Pacman. Мы руководствуемся обучением без предварительной информации и с ней (DFS, BFS, A*), состязательным многоагентным поиском (minimax, alpha-beta-отсечение) и обучением с подкреплением (Q-обучение с извлечением признаков). Встроенные графические интерфейсы визуализируют поведение агентов в реальном времени; встроенные тесты и автоградера проверяют правильность. Итеративно совершенствуя алгоритмы, пользователи приобретают практический опыт в исследовании пространства состояний, проектировании эвристик, состязательном рассуждении и обучении на основе наград в рамках единой игровой среды.
Рекомендуемые