今天有一篇巨大的AI论文发布！

来自20所大学和人工智能实验室的大规模研究团队

来自20所大学和AI实验室（包括斯坦福大学、耶鲁大学、CIFAR、Google DeepMind、微软研究院、MetaGPT等）的研究人员发布了一份关于下一代大型语言模型（LLM）的264页技术调查（或者说是一本书？）。

他们称之为“基础代理”（Foundation Agents）。

浏览这些页面后，几个有趣的观点脱颖而出：

代理具有脑启发的模块化架构研究人员将AI代理分解为认知组件（记忆、推理、情感和奖励），这些组件与人类大脑区域密切相似。可扩展、自适应系统的蓝图。
持续的自优化以实现真正的自主性超越简单的提示调优，这些基础代理使用LLM驱动的优化循环来完善自己的工作流程、规划策略和工具使用。
多代理协作 --> 集体智能他们探索代理如何共享信息、协调任务，甚至在群体中表现出涌现行为。他们强调协议设计，以确保团队解决问题的成功。
代理如何感知世界调查解释了各种范式（隐式、显式和模拟器基于的）代理如何“理解”其环境。同样重要的是设计长期和短期记忆系统，以支持上下文连续性并避免灾难性遗忘。
对齐和“超对齐” 他们强调了漏洞（例如提示注入、模型中毒、幻觉），并提出多目标对齐——代理在性能和安全性方面都能扩展。超对齐的概念将对齐目标与每个子系统的技术升级联系起来。他们引入了AI-45°规则：一个概念指南，用于平衡性能改进与对齐改进。

总的来说，这项令人震惊的研究可能是迄今为止关于当前状态（和未来）的人工智能代理的最全面读物。

附：如果我们发现这一切都是由代理写的，那该有多好？：P

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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