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超越大型语言模型：大型行为模型如何塑造 AI 的未来
人工智能 (AI) 已经取得了长足的进步，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面表现出色。这些模型改变了我们对人工智能理解和生成人类语言能力的看法。虽然它们在识别模式和合成书面知识方面非常出色，但它们很难模仿人类的语言方式 […] 文章超越大型语言模型：大型行为模型如何塑造人工智能的未来首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI人工智能 (AI) 已经取得了长足进步，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面表现出色。这些模型改变了我们对 AI 理解和生成人类语言能力的看法。虽然它们在识别模式和合成书面知识方面非常出色，但它们很难模仿人类的学习和行为方式。随着 AI 的不断发展，我们看到模型从简单处理信息转变为像人类一样学习、适应和行为的模型。
大型行为模型 (LBM) 正在成为 AI 的新前沿。这些模型超越了语言，专注于复制人类与世界互动的方式。与主要在静态数据集上训练的 LLM 不同，LBM 通过经验不断学习，使它们能够在动态的现实世界中适应和推理。LBM 正在通过使机器能够像人类一样学习来塑造 AI 的未来。
行为 AI 为何重要
LLM 已被证明非常强大，但它们的功能本质上与训练数据相关。它们只能执行与训练期间学习到的模式一致的任务。虽然它们擅长静态任务，但它们在需要实时决策或从经验中学习的动态环境中却举步维艰。
动态环境此外，LLM 主要专注于语言处理。它们无法处理非语言信息，如视觉提示、身体感觉或社交互动，而这些信息对于理解和响应世界都至关重要。这种差距在需要多模态推理的场景中尤为明显，例如解释复杂的视觉或社交背景。
什么是大型行为模型？
LBMLBM 的主要功能包括：