斯坦福、微软、UCLA的顶尖学者联手，推出了一个全新交互式基础代理模型！

这个模型能处理文本、图像、动作输入，轻松应对多任务挑战，甚至跨界在机器人、游戏、医疗等领域展现强大实力。

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注意：LangChain Agent主要增强基于语言的互动能力，而交互式代理基础模型寻求统一多模态输入，以实现更广泛的通用AI应用。

2.77亿参数、1340万帧视频训练数据，背后蕴含着怎样的技术秘密？

模型介绍

交互式代理基础模型就像个全能学霸，看图、听话、预测动作样样精通。

最酷的是，它能实时做出判断，无需等待环境反馈。

这个框架利用深度学习和多模态输入（如文本、图像和动作）来训练一个智能体，使其能够在不同的环境中执行任务。

接下来我们看下这种模型优势在哪里？

方法优势

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多模态处理能力：该模型能够同时处理文本、视觉数据和行动指令，这种跨模态的特性使其能够适应更广泛的实际场景，而不仅仅是单一的数据类型。

强大的预训练子模块：通过利用CLIP ViT-B16和OPT-125M这两个预训练模型，该架构在视觉编码、动作理解和语言处理方面都具有出色的性能基础。

游戏任务中的精准学习

在Minecraft和Bleeding Edge等游戏数据集上进行预训练，模型能够学习到精确的行为预测。

GPT-4V的应用进一步强化了指令的具体性，使模型能够更准确地响应复杂的游戏任务。

医疗任务的实时应用

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通过ICU房间的实时视频记录，模型能够接触到真实的医疗环境数据。

结合经验丰富的护士提供的视频字幕和临床文档，模型在医疗任务中的表现得到了显著提升，特别是在视频字幕生成、视觉问答和RASS评分预测等方面。

模型预测的动作示例处理复杂场景

GPT-4V在处理如Bleeding Edge等具有第三人称视点和视觉复杂场景的游戏时，展现出了强大的能力。

大量帧输入

我们成功地将48帧的大量视觉数据以网格形式输入给GPT-4V，并在每帧上叠加了帧号，确保了数据的准确性和完整性。

精确预测

GPT-4V能够根据输入的文本指令和先前动作序列，准确地预测出游戏中的下一个动作。

这在游戏开发和玩家体验优化方面具有巨大的应用潜力。

强大的适应性

通过在不同的游戏任务上进行测试，我们发现GPT-4V具有很强的适应性。

无论是面对何种类型的游戏场景和指令，它都能够迅速适应并给出准确的预测结果。

论文：https://arxiv.org/pdf/2402.05929.pdf

后续作者表示会开源项目代码！

交互式代理基础模型为实现通用、行动导向的AI提供了一条有希望的途径。

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/RAdVo3UmDafBlmIuDicjvw