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原标题:智能体首次达到Kaggle Grandmaster水平,华为用结构化推理补齐思维链短板
关键字:华为,数据,任务,科学,智能
文章来源:机器之心
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机器之心报道
编辑:Panda前些时日,AI 大模型开始掌握操作计算机的能力,但整体而言,它们与物理世界互动的能力仍处于早期阶段。
为了提高 LLM 在复杂的现实世界中的表现,研究者们提出了各种提示策略来提升大模型的推理和规划能力,比如思维链、思维树和思维图谱。这些进步与工具集成一起,推动着通用 AI 智能体的发展,让它们现在已经能够用 LLM 输出的决策策略来解决序列决策问题(不过依然还相对简单)。
在现实世界中,一个难题的解决方案往往都不是孤立存在的,而需要系统性的方法。这就促使人们开始研究如何让 LLM 通过顺序或并行模块处理智能体任务,从而动态地、分步骤地解决问题。
近日,华为诺亚方舟实验室、伦敦大学学院(UCL)和达姆施塔特工业大学的一个研究团队在这个研究方向上做出了自己的贡献。他们采用第一性原理方法,将数据的分析、处理和预测(即数据科学)作为 LLM 与现实世界环境和外部系统交互的核心和可迁移技能,得到了一种利用 LLM 解决系统数据科学任务复杂性的新方法。然后他们基于此开发了智能体 Agent K v1.0,并让其参加了多模态 Kaggle 竞赛。最终 Agent K v
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