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原標題：告別偏科，能玩轉多模態、多任務、多領域的強化智能體終于來了
關鍵字：智能,任務,模型,數據,專家
文章來源：機器之心
內容字數：8029字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：佳琦模型、專家智能體和數據集都已開源。隨著 Llama 3 發布，未來大模型的參數量已飆升至驚人的 4000 億。盡管每周幾乎都有一個聲稱性能超強的大模型出來炸場，但 AI 應用還在等待屬于它們的「ChatGPT 時刻」。其中，AI 智能體無疑是最被看好的賽道。
就連吳恩達都說，GPT-4 加上 AI 智能體，可能提前達到 GPT-5 的效果。不過，我們熟知的智能體往往有點「偏科」。例如，第一個 AI 軟件工程師 Devin，專精于代碼。會打游戲的智能體往往也只能在某一個游戲里秀操作。尋找一個能夠同時擅長多個領域，并能在其中無縫切換的通用模型仍是機器學習研究中的一個關鍵目標。
為了解決這個問題，研究者們對于智能體如何結合計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）任務進行了廣泛探索，但將強化學習（RL）任務整合進來的研究相對較少。這是由于 RL 任務本質上是異質的，這使得將 RL 任務與對話和圖像識別等其他任務結合起來更加困難。這要求智能體能融會貫通不同領域任務中的不同模態、任務復雜性和數據類型。要達到全能型智能體，主要需要解決以下問題：（1）如何設計一個能夠處理多種

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺