Month: August 2024

在人工智能领域,基于大型语言模型(LLM)的智能体正日益受到关注并广泛应用。然而,如何提升这些AI智能体的规划能力一直是一个挑战。近日,来自香港大学和微软的研究团队提出了一个名为AGENTGEN的创新框架,通过自动生成大量多样化的训练环境和任务,显著增强了LLM智能体的规划能力。这一突破性研究成果发表在最新一期的arXiv预印本平台上。 智能体规划能力的关键性与局限性 规划能力是LLM智能体的核心组成部分之一,涉及与环境交互并执行一系列动作以完成从初始状态到目标状态的任务。近期的研究表明,利用专家级轨迹数据(动作-观察对序列)对LLM进行指令微调,可以有效提升其规划能力。 然而,现有工作主要依赖于从人工设计的规划任务和环境中合成轨迹。创建这些环境和任务的劳动密集性严重阻碍了生成足够多样化和广泛的轨迹数据。正如论文作者所指出:”设计多样化环境需要定义一系列丰富而实用的场景,而实现这些环境通常需要具备编程技能的人类专家参与。此外,制定任务通常需要创建一个逐步提高难度的任务集。” AGENTGEN:自动生成环境和任务的创新框架 为解决上述限制,研究团队提出了AGENTGEN框架,利用LLM首先生成环境,然后基于这些环境生成规划任务。该框架主要包括两个阶段: 1. 环境生成 为确保足够的环境多样性,研究人员使用了由各种领域特定文本段组成的”灵感语料库”作为生成环境规范的上下文。例如,从灵感语料库中随机选择一段文本”如何用花生酱粉提升你的饮食?”这促使生成了相关的环境规范:”你是一名营养师,负责创作一本新的健康食谱,将花生酱粉作为关键成分。” 随后,研究人员提示LLM基于此规范生成相应的代码,可能由Python、规划领域定义语言(PDDL)或其他特定领域语言组成。此外,他们还构建了一个环境库,作为上下文示例,并通过迭代纳入新生成的高质量环境来不断扩展。 2. 任务生成 在生成环境的基础上,研究团队旨在创建多个规划任务。在这个阶段,关键是要有一个从简单到困难的渐进式任务集。为实现更大的难度多样性,他们提出了一种双向演化方法BI-EVOL。 具体而言,LLM首先生成随机规划任务,然后通过应用约束条件向简化和增加难度两个方向演化这些任务。这种方法创建了一个具有平滑难度曲线的任务集,有助于LLM更顺畅地获取规划技能。 研究人员解释道:”BI-EVOL引入了两个方向的演化:简化演化和难化演化。简化演化通常涉及简化目标条件,这有助于在智能体表现不佳且无法直接从典型的困难目标中学习时促进学习。相反,难化演化通常涉及使目标条件更复杂,增加智能体完成任务所需的步骤数。这可以进一步增强智能体执行规划任务的能力。” 实验验证:AGENTGEN的显著成效 为验证AGENTGEN的有效性,研究团队基于PDDL合成了环境和规划任务,构建了一个包含592个环境的数据集,每个环境有20个任务。他们使用领域无关规划器获得了7,246个高质量轨迹。随后,他们使用这些轨迹数据对一系列LLM进行了指令微调,并在AgentBoard上展示了训练后的模型性能。 实验结果表明,AGENTGEN在领域内任务上相比原始LLama3-8B取得了5倍以上的提升(11.67 vs. 1.67),整体表现超过了GPT-3.5。在某些特定任务上,它甚至超越了GPT-4的表现。在领域外任务中,AGENTGEN也展现了类似的实验成果。具体而言,它显著提高了成功率,在Alfworld和BabyAI上分别取得了29.1和4.47的提升。在Alfworld上,AGENTGEN甚至超越了GPT-3.5的表现(29.1 vs. 17.2)。 研究人员强调:”尽管参数规模相对较小,AGENTGEN在总体成功率上仍然优于GPT-3.5(11.67 vs. 5.0)。此外,在调酒师任务中,AGENTGEN甚至超越了GPT-4的表现(15 vs. 10)。与其他具有类似参数规模的模型相比,AGENTGEN在四个不同任务中始终表现出色。” 未来展望与潜在影响 AGENTGEN框架的提出为增强LLM智能体的规划能力开辟了新的可能性。通过自动生成大量多样化的环境和任务,该方法不仅显著提升了模型性能,还展现出良好的泛化能力。 研究团队指出:”AGENTGEN不仅在领域内任务上表现出色,在领域外任务中也取得了显著进步,这进一步证实了我们方法的有效性和泛化能力。” [...]

在人工智能领域,一项突破性的技术创新正在为类脑计算机网络的发展开辟新的道路。来自南方科技大学计算机科学与工程系的研究团队提出了一种名为”时间融合”的新方法,有望大幅提升脉冲神经网络(SNN)的训练速度,为类脑计算机的广泛应用铺平道路。 脉冲神经网络:模仿大脑的计算模型 脉冲神经网络是一种模仿生物大脑工作原理的人工智能模型。与传统的人工神经网络不同,SNN更加接近真实的神经元工作方式,通过模拟神经元之间的脉冲信号传递来处理信息。这种仿生设计使得SNN在处理时空数据、实现低功耗计算等方面具有独特优势。 然而,SNN的训练过程一直是一个巨大挑战。由于需要模拟神经元随时间变化的动态特性,SNN的训练速度往往比传统神经网络慢得多。这严重制约了SNN在实际应用中的推广。 时间融合:加速SNN训练的创新方法 为了解决这一难题,南方科技大学的研究团队提出了一种创新的”时间融合”方法。该方法的核心思想是将SNN中神经元随时间变化的计算过程进行重组,实现并行化处理。 具体来说,时间融合方法首先分析了漏电积分发放(LIF)神经元模型的前向和反向传播特性。研究人员发现,LIF模型的计算具有元素级并行性,这为优化提供了可能。基于这一发现,他们提出了在GPU上进行时间维度融合的方案。 在传统方法中,SNN的计算是按时间步顺序进行的。而时间融合方法则将多个时间步的计算合并到一个GPU内核中执行。这种设计大大减少了内存访问开销,提高了计算效率。 研究团队进一步将这一方法扩展到多GPU环境。他们采用了流水线并行的框架,将计算负载在时间维度上分配到多个GPU上。理论上,这种设计可以随着时间步数的增加实现可扩展的性能提升。 实验验证:显著的加速效果 为了验证时间融合方法的效果,研究团队进行了广泛的实验。他们在NVIDIA A100 GPU上测试了该方法,并与现有的多个SNN库和实现进行了对比。 实验结果令人振奋。在单GPU环境下,时间融合方法相比现有的SNN实现,实现了5倍到40倍的加速。在多GPU环境中,该方法展现出了更好的可扩展性,随着时间步数的增加,加速效果更加明显。 研究人员指出,这种加速效果不仅体现在理想化的测试场景中,在真实的SNN训练任务中同样表现出色。这意味着时间融合方法有望在实际应用中产生重大影响。 突破性意义:为SNN研究开辟新天地 这项研究的意义不仅限于技术层面的创新。更重要的是,它为SNN的大规模应用扫清了一个重要障碍。 长期以来,SNN虽然被认为是更接近生物神经系统的人工智能模型,但其训练效率一直是制约其发展的瓶颈。时间融合方法的出现,有望彻底改变这一局面。 南方科技大学计算机科学与工程系的钱江教授评论道:”这项研究为SNN的实际应用打开了新的可能性。随着训练速度的大幅提升,我们可以期待看到SNN在更多领域发挥作用,比如实时数据处理、低功耗边缘计算等。” 未来展望:开源推动技术进步 值得一提的是,研究团队将这项技术的实验代码开源发布在了GitHub上。这一举措不仅体现了科研的开放精神,也为该技术的进一步发展和应用奠定了基础。 研究的第一作者李艳辰表示:”我们希望通过开源,能够吸引更多研究者参与到SNN的优化工作中来。只有集思广益,才能推动这项技术更快、更好地发展。” 随着时间融合方法的出现,SNN研究迎来了新的春天。我们有理由相信,这项突破性技术将为类脑计算机的发展注入强劲动力,为人工智能的未来开辟更广阔的前景。 参考文献:[1] Li, Y., Li, J., Sun, K., [...]

近年来,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。然而,这些模型通常具有数十亿到数百亿的参数,导致推理过程计算密集且耗时。此外,大多数LLM采用单词级别的逐词预测方法,进一步加剧了推理时间。因此,在保持准确性的同时提高LLM的推理速度成为了研究人员面临的一个重大挑战。 为了解决这个问题,研究人员提出了一种新颖的推理方法,称为”下一句预测”。这种方法的核心是SentenceVAE,一个由编码器和解码器组成的小型模型。SentenceVAE的工作原理如下: 通过将SentenceVAE集成到LLM的输入和输出层,研究人员开发出了句子级LLM(SLLM)。这些SLLM能够采用句子级别的推理方法,显著加快了推理速度。 SentenceVAE的工作原理 SentenceVAE的工作流程如下: 这种方法的优势在于: 实验结果 研究人员进行了广泛的实验来验证SentenceVAE的效果。主要发现包括: 潜在应用和未来发展方向 研究人员指出,SLLM框架具有广阔的应用前景和发展潜力: 结论 SentenceVAE为提高大型语言模型的推理效率提供了一种创新的方法。通过将句子级别的编码和解码与传统LLM相结合,SLLM实现了更快的推理速度、更高的准确性和更长的上下文处理能力。这项研究不仅为当前LLM的优化提供了新的思路,也为未来更高效、更强大的语言模型开发铺平了道路。 随着进一步的优化和扩展,SLLM有望在各种应用场景中发挥重要作用,从提高自然语言处理任务的效率到推动具身智能和多模态大模型的发展。这项技术的进步将为人工智能领域带来新的机遇和挑战,推动语言模型向更高效、更智能的方向发展。 [...]

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型(LLMs)为软件开发带来了前所未有的机遇。然而，这种新技术也给开发者带来了新的挑战。近日，来自汉堡大学的研究团队发表了一项引人深思的研究，探讨了开发者能否有效地使用LLMs生成高质量的代码文档。这项研究不仅揭示了当前开发者在使用AI工具方面的困境，也为未来AI辅助软件开发指明了方向。 代码文档：被忽视却至关重要的任务 软件开发中，代码文档常常被开发者忽视或置于低优先级。然而，高质量的文档对于程序理解、开发者入职和技术债务管理至关重要。汉堡大学的Hans-Alexander Kruse、Tim Puhlfurß和Walid Maalej教授在他们的研究中指出：”精心编写的文档能够促进程序理解，加速开发者入职，并减轻技术债务。” 随着软件规模和复杂度的不断增加，手动维护文档变得愈发困难。这就是为什么研究人员和工具供应商一直在探索自动化文档生成的方法。在这个背景下，大型语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，为代码文档自动化提供了新的可能性。 实验设计：模拟真实开发场景 为了探究开发者如何有效使用LLMs生成代码文档，研究团队设计了一个精巧的实验。他们招募了20名专业开发者和30名计算机科学学生，让他们使用基于GPT-4的Visual Studio Code扩展来为两个Python函数生成文档。 实验分为两组：一组使用允许自由输入提示的扩展（即席提示组），另一组使用执行预定义few-shot提示的扩展（预定义提示组）。研究者通过这种设计，希望回答两个关键问题： 实验过程模拟了真实的开发场景。参与者首先需要理解给定的代码，然后使用AI工具生成文档，最后评估生成的文档质量。研究者还收集了参与者的即席提示，以便与预定义提示进行比较。 令人深思的实验结果 实验结果揭示了一些令人深思的现象： 深层次的启示 这项研究不仅揭示了当前开发者使用AI工具的现状，还带来了一些深层次的启示： 未来的研究方向 这项研究为未来的AI辅助软件开发指明了几个关键方向： 结语 汉堡大学的这项研究为我们提供了宝贵的洞察：虽然大型语言模型在代码文档生成方面展现出巨大潜力，但开发者仍需要时间和培训来充分利用这些工具。正如研究者所言：”未来的挑战在于理解开发者的提示技能和偏好，以及他们在特定任务中需要什么样的支持。” 在AI迅速改变软件开发格局的今天，这项研究无疑为我们指明了前进的方向。它不仅揭示了当前的挑战，也为未来的研究和实践提供了宝贵的思路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI辅助的代码文档生成将成为提高软件质量和开发效率的强大工具。 （参考文献：Kruse, H. A., Puhlfurß, T., & Maalej, W. [...]

在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速、准确地获取所需信息已成为一个巨大挑战。传统搜索引擎虽然功能强大，但往往难以理解用户的复杂意图，无法提供深入的知识探索。而随着大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的飞速发展，一种全新的AI搜索引擎应运而生，它不仅能够理解用户的问题，还能模仿人类思维进行深度推理和探索。这就是由中国科学家团队开发的开源AI搜索引擎框架——MindSearch（中文名：思·索）。 突破性技术：模仿人脑的多步骤信息检索 MindSearch的核心理念是模仿人类大脑的思维方式。当我们遇到一个复杂问题时，往往会将其分解为多个子问题，然后逐一解决。MindSearch正是采用了这种方法，它通过一个名为WebPlanner的组件，将用户的查询动态地分解为一系列子问题节点，构建成一个复杂的知识图谱。 “MindSearch的独特之处在于它能够像人脑一样，不断扩展和深化对问题的理解，”项目负责人陈泽辉博士解释道，”它会根据Web搜索的结果，不断地在知识图谱中添加新的节点和连接，从而逐步构建出一个全面而深入的解决方案。” 论文中详细介绍了MindSearch的两个核心组件：WebPlanner和WebSearcher。WebPlanner扮演着高层次规划者的角色，负责编排推理步骤并协调多个WebSearcher。而WebSearcher则负责执行具体的网络搜索任务，并为WebPlanner提供有价值的信息摘要。 WebPlanner：通过图构建实现智能规划 WebPlanner的工作原理可以概括为”通过编码进行规划”（Planning via Graph Construction）。具体来说，WebPlanner将问题解决过程建模为一个有向无环图（DAG）的构建过程。给定一个用户问题Q，解决方案轨迹被表示为G(Q) = ，其中V是一组节点v，每个节点代表一个独立的网络搜索，包括一个辅助的START节点（初始问题）和一个END节点（最终答案）。E代表节点之间的有向边，表示推理的拓扑关系。 为了让语言模型更好地理解和操作这个图结构，研究团队采用了一种巧妙的方法：通过代码生成来实现图的构建和操作。他们预定义了一系列原子代码函数，用于向图中添加节点或边。在每一轮交互中，语言模型首先阅读整个对话历史，包括之前生成的代码和网络搜索结果，然后输出思考过程和新的代码，用于在思维图上进行推理。这些代码随后由Python解释器执行。 “这种’代码即规划’的过程充分利用了语言模型在代码生成方面的优势，”论文作者解释道，”它不仅提高了长上下文场景下的控制和数据流管理能力，还能更好地解决复杂问题。” WebSearcher：分层检索策略 WebSearcher作为一个具有互联网访问能力的复杂RAG（检索增强生成）代理，负责根据搜索结果总结有价值的响应。面对网络上海量的内容，WebSearcher采用了一种巧妙的粗到细的选择策略，以解决语言模型在有限上下文长度（如8K tokens）内处理大量相关页面的挑战。 具体来说，WebSearcher的工作流程包括以下几个步骤： “这种分层检索方法显著降低了导航海量网页的难度，”论文指出，”它能够高效地提取高度相关的信息，同时保持深入的细节。” 长上下文管理：多代理框架的优势 MindSearch采用的多代理框架不仅提供了一个简单而有效的解决方案，还自然而然地实现了长上下文的管理。这种方法极大地提高了框架的整体效率，特别是在需要模型快速阅读大量网页的情况下。 由于WebPlanner将搜索任务分配给单独的搜索代理，并且只依赖于WebSearcher返回的搜索结果，因此WebPlanner可以专注于问题的分解和分析，而不会被过长的网络搜索结果分散注意力。同时，每个WebSearcher只需要搜索其被分配的子查询的内容，不会受到其他内容的干扰。 “这种显式的角色分配大大减少了整个过程中的上下文计算，”研究团队强调，”为语言模型处理长上下文任务提供了一个高效的解决方案。” 最终，MindSearch能够在不到3分钟的时间内收集和整合来自300多个页面的相关信息，这对人类专家来说可能需要约3小时才能完成类似的认知工作量。 实验结果：卓越性能的证明 为了评估MindSearch的性能，研究团队进行了全面的实验，包括开放集问答和封闭集问答两类任务。 在开放集问答任务中，研究人员精心设计了100个涵盖各个领域的现实问题，并邀请5位专家对ChatGPT-Web、Perplexity.ai（Pro版本）和MindSearch三种AI搜索引擎的表现进行评分。评估标准包括回答的深度、广度以及事实准确性。 [...]

在当今信息爆炸的时代,如何快速准确地获取所需信息已成为人们面临的一大挑战。传统搜索引擎虽然功能强大,但往往难以理解用户的真实意图,无法提供深入的知识探索。而随着人工智能技术的飞速发展,一种全新的AI搜索引擎应运而生,它不仅能够理解用户的问题,还能模仿人类思维进行深度推理和探索。这就是由中国科学家团队开发的开源AI搜索引擎框架——MindSearch。 突破性技术:模仿人脑思维的AI搜索 MindSearch的核心理念是模仿人类大脑的思维方式。当我们遇到一个复杂问题时,往往会将其分解为多个子问题,然后逐一解决。MindSearch正是采用了这种方法,它会将用户的查询动态地分解为一个个子问题节点,构建成一个复杂的知识图谱。 “MindSearch的独特之处在于它能够像人脑一样,不断扩展和深化对问题的理解,”项目负责人陈泽辉博士解释道,”它会根据Web搜索的结果,不断地在知识图谱中添加新的节点和连接,从而逐步构建出一个全面而深入的解决方案。” 这种动态图构建的过程使得MindSearch能够处理各种复杂的查询,从日常生活中的简单问题到专业领域的深度探讨,都能给出令人满意的答案。更重要的是,MindSearch不仅给出结果,还会展示整个思考过程,包括搜索关键词、推理路径等,这极大地提高了回答的可信度和可解释性。 卓越性能:超越现有AI搜索引擎 为了评估MindSearch的性能,研究团队进行了一项全面的对比实验。他们精心设计了100个涵盖各个领域的现实问题,并邀请5位专家对ChatGPT-Web、Perplexity.ai(Pro)和MindSearch三种AI搜索引擎的表现进行评分。评估标准包括回答的深度、广度以及生成响应的准确性。 实验结果令人振奋:MindSearch在所有三个维度上都显著优于其他两种搜索引擎。特别是在深度和广度方面,MindSearch的表现尤为突出,充分体现了其强大的知识探索能力。 “MindSearch能够通过分析数百个网页,提供更加全面和深入的答案,”陈博士自豪地说,”这使得它在处理复杂查询时,能够给出远超其他AI搜索引擎的详细解释和见解。” 灵活部署:打造个性化AI搜索引擎 MindSearch的另一大亮点是其开源和灵活性。任何个人或组织都可以轻松部署MindSearch,打造属于自己的AI搜索引擎。系统支持多种大型语言模型(LLM),既可以使用GPT、Claude等闭源模型,也可以选择InternLM2.5-7b-chat等开源模型。 部署MindSearch只需简单的几个步骤: 这种灵活的部署方式使得MindSearch可以适应各种不同的应用场景和需求。无论是个人用户、小型团队还是大型企业,都可以根据自身需求定制专属的AI搜索引擎。 多样化界面:满足不同用户需求 考虑到不同用户的偏好和使用环境,MindSearch提供了多种用户界面选择: “我们希望MindSearch能够服务于各类用户,”项目团队成员刘奎坤表示,”无论是普通用户、研究人员还是开发者,都能找到最适合自己的使用方式。” 深度知识探索:解锁信息海洋 MindSearch的一大特色是其强大的深度知识探索能力。传统搜索引擎往往只能提供表面的信息,而MindSearch则能够进行更加深入的挖掘。 以一个复杂的科学问题为例:”量子计算机如何影响现代密码学?”传统搜索引擎可能只会返回一些零散的文章链接。而MindSearch会首先将这个问题分解为几个子问题: 然后,MindSearch会针对每个子问题进行深入搜索和分析,最终综合出一个全面而深入的答案。这个过程不仅能够提供详细的解释,还能揭示问题之间的内在联系,帮助用户建立起完整的知识体系。 “MindSearch就像一位tireless的研究助手,”一位参与测试的密码学专家评价道,”它不仅能回答你的问题,还能引导你思考更多相关的问题,真正帮助你深入理解一个复杂的主题。” 透明的解决方案:建立信任与理解 在人工智能日益普及的今天,AI系统的”黑盒”特性常常引发用户的担忧。很多人不理解AI是如何得出结论的,因此对其回答持怀疑态度。MindSearch巧妙地解决了这个问题,它不仅给出答案,还会展示整个思考过程。 具体来说,MindSearch会提供以下信息: “这种透明度大大提高了用户对AI回答的信任度,”项目团队成员王秋晨解释道,”用户可以清楚地看到每一步推理,甚至可以自己验证信息来源的可靠性。这不仅增强了可信度,还能帮助用户更好地理解复杂问题。” 技术创新:动态图构建算法 MindSearch的核心技术之一是其独特的动态图构建算法。这个算法模仿了人类解决问题的思维方式,通过不断扩展和优化知识图谱来探索复杂问题。 算法的工作流程大致如下: “这个算法的优势在于它能够自适应地处理各种复杂度的问题,”陈博士解释道,”对于简单问题,它可能只需要很少的迭代就能给出满意的答案。而对于复杂问题,它会不断深入探索,直到构建出一个全面的知识网络。” 这种动态图构建方法使得MindSearch在处理开放域问题时表现出色。无论是跨学科的复杂主题,还是需要多角度分析的社会问题,MindSearch都能给出深入而全面的解答。 [...]