AI 新知:当GPT-4 遇上开放世界游戏, 智能代理到底有多强?
AI 新知:当GPT-4 遇上开放世界游戏, 智能代理到底有多强? 尽管AI 智能代理在一个开放世界的成为超级玩家的内容不再是新闻了,然而在上周英伟达发布一系列重磅发布中, 这个被称为 Voyager 游戏智能代理,还是表现出非常令人惊叹的自主探索和学习能力。 这种智能代理是如何通过 GPT-4 一步步是实现的? 为了让更多非专业人士,从原理层面感知这类技术(类似 AutoGPT)原理、应用层的可能,我和 Claude 100k 一起为大家尽可能深入浅出的进行解释和案例分析。 ( 对话全部内容, 核心问题只有一个,自主学习、编码、技能树的游戏 AI 是如何工作。 (如果你不熟悉《我的世界》这款游戏的玩家视角,我建议你先在官方网址 ,简单看一下多个GIF 级别的小视频, 有个感性认知。图 1,也可以直接移步官方网址 Voyager 是什么? - 它是第一个玩Minecraft的终身学习的智能代理。Voyager 可以自己写代码、自我迭代、不断完善技能库中,实现可以终身学习的游戏探索过程(见图 2 ) - 它建立在GPT-4之上,并解锁了一个新的范式:「训练」在这个语境下是执行代码;「训练模型」是Voyager迭代组成的技能代码库,而不是浮点矩阵。 - Voyager 正在成为一个经验丰富的探索者,一个超级玩家。在《我的世界》中,它获得了3.3倍的独特物品,旅行了2.3倍的距离,解锁关键技术树里程碑的速度比之前的方法快15.3倍。 - 它是开源的。 Voyager 有 3 个关键组件:(见图3) 1. 结合游戏反馈、执行错误、验证来完善程序的迭代提示机制;(让 GPT-4 写代码 ) 2. 用于存储和检索复杂行为的技能代码库;(任务的自主完善和迭代) 3. 最大化探索的自动课程。 (开放的任务指导体系) 以下是我和Claude 100k的全文提问内容, 你可以作为「深度对话」和 GPT 们交流。 (如果你不是 Poe 的付费用户,也可以用 ChatPDF 之类的代替) Q1:我们讨论一篇重要的AI行业论文,我把正文输入给你, 当你阅读理解完成后, 请回复 OK。(请注意,复制全文有关对话记录省略了 )
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