XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对话的
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
过渡对话的创新配置图
由 J. Carr/CCR 改编，经科罗拉多州洛夫兰市康拉德·鲍尔中学许可。2012 年 4 月 10 日。ASCD 网络研讨会：创建支持社区以实施 CCSS 2012 年 4 月 13 日
机器人基于对话的技能和任务学习
摘要 - 连接和互动机器人学习是一个挑战问题，因为人类用户与人类用户一起存在，他们期望机器人学习新颖的技能，以通过样本效率永久解决新颖的任务。在这项工作中，我们为机器人提供了一个框架，可以通过与人类用户的自然语言对话框进行互动来查询和学习与任务相关信息。以前的方法要么着重于提高代理的指导性能，要么被动地学习新颖的技能或概念。相反，我们使用了对话框与语言技能接地嵌入在一起来查询或确认用户要求的技能和/或任务。为了实现这一目标，我们为代理商开发并整合了三个不同的组件。首先，我们提出了一种具有低级适应性（ACT-LORA）的新型视觉运动控制政策法案，这使现有的最新动作分解变压器[28]模型可以执行几次持续学习。其次，我们开发了一个对齐模型，该模型将跨技能实施例演示的分配模型分为共同的嵌入，使我们知道何时向用户提出问题和/或演示。最后，我们集成了现有的大型语言模型（LLM），以与人类用户进行交互，以执行扎根的互动持续技巧学习以解决任务。我们的ACT-Lora模型在仅接受五个新型技能的示威训练时，以100％的精度学习新颖的微调技能，同时仍保持74。在RLBench数据集中，其他模型的精度为75％，在其他模型中却显着短。