XiaoMi-AI文件搜索系统
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Agentforce的Visual AI自动化
1。当用户等待代理人等待时，他们被要求提交基本信息和视觉上的问题。2。vrai分析图像并报告制造，模型，状态和其他视觉诊断，并将所有信息发送给Salesforce3。当代理接听电话时，向他们显示了VRAI的见解，因此它们可以更快，更轻松地解决该问题。
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
MAIA 项目：多语言 AI 代理助理
在线对话支持——聊天——是增长最快的客户服务渠道，是千禧一代获得客户服务的首选方式。如今，通过该渠道支持国际客户主要是通过使用讲不同语言的人工代理——一种稀缺且昂贵的资源。语言技术（机器翻译和对话系统）在过去几年中取得了巨大进步，使其成为多语言客户服务的有吸引力的工具。然而，当前的系统仍然过于脆弱和不切实际：首先，它们需要太多数据和计算能力，在标记数据稀缺的领域或语言中失败；其次，它们不捕获上下文信息（例如，当前的机器翻译系统以逐句为基础工作，忽略对话上下文）；第三，全自动系统缺乏人类同理心，在意外情况下会失败，导致客户满意度低
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
代理TCP/IP：代理到代理交易系统
摘要：自主代理代表了互联网的不可避免的演变。当前的代理框架不会嵌入代理到代理交互的标准协议，而将现有代理与同行隔离。作为知识产权是由代理商摄入和生产的本地资产，真正的代理商经济要求代理商为代理提供一个普遍的框架，以互相约束合同，包括交换有价值的培训数据，个性和其他形式的知识产权。纯粹的代理交易层将超越多代理相互作用中人类中间人的需求。知识产权代理交易控制协议（ATCP/IP）引入了一个无信任的框架，用于通过可编程合同之间交换代理之间的IP，使代理商能够在故事区块链网络上启动，交易，贸易，借用，借用和销售代理商与代理商的合同。这些合同不仅代表了可审核的OnChain执行，而且还包含一个法律包装，允许代理商在偏僻的法律环境中表达和执行其行为，从而为代理人创造法律人格。通过ATCP/IP，代理商可以自主将其培训数据出售给其他代理商，许可证机密或专有信息，根据其独特技能协作，所有这些都构成了新兴的知识经济。
特殊冲击武器和化学制剂
303.9 催泪瓦斯和其他化学药剂指南 本政策中未提及的催泪瓦斯和其他化学药剂可根据具体情况用于控制人群、驱散人群或对付被封锁的嫌疑人。只有值班指挥官、事件指挥官、人群管理指挥官或红河特警指挥官可以授权投放和使用催泪瓦斯或其他化学药剂，并且必须先评估当时已知的所有情况并确定此类武力合理且必要。
Qbit学习，量子教学法和代理AI导师
2例如：想象一个高中代数1级。要进行一次任务，学生必须完成有关动物人口增长的一系列数学问题。代数老师是班级的主要讲师，但是对于这项任务，生物学老师给了一些关于人口增长的生物学的教训，以便学生在综合任务中学习两者。想象现在是用户体验设计的大学水平课程。用户角色是用户体验以人为本设计的一种常见工具，但是使用古兰经教学法，讲师指导学生将角色重新构想是对多种可能的情况，任务流和疼痛点的叠加，从而使用户研究数据更具包容性。
