动作模型与智能体：单图生成三维环境；大型动作模型，自主动作规划执行
GenEx: Generating an Explorable World
2024-12-12｜JHU|🔺49
http://arxiv.org/abs/2412.09624v1
https://huggingface.co/papers/2412.09624
https://generative-world-explorer.github.io/
研究背景与意义
在人工智能的发展中，理解和探索三维物理世界一直是一个核心挑战。现有技术在单一图像生成三维环境方面取得了一定进展，但往往缺乏物理基础，限制了其在实际应用中的有效性。本研究提出了GenEx，一个能够从单一RGB图像生成完整三维环境的平台，旨在为AI代理提供一个可探索的虚拟世界。通过引入生成性想象，GenEx不仅能生成高质量的三维环境，还能支持复杂的代理任务，包括目标驱动的导航和无目标的探索。此项研究的意义在于，不仅推动了生成性AI的边界，也为AI在真实世界中的应用提供了新的可能性。
研究方法与创新
GenEx的核心创新在于其生成的可探索世界。研究团队利用物理引擎（如Unreal Engine）构建了一个基于图像的生成模型，通过以下步骤实现：
问题定义：明确生成可探索的三维世界的目标。 世界初始化：从单一图像和语言描述中生成360度全景图像，确保生成的环境与物理世界一致。 世界转移：通过代理的动作（如旋转和移动），动态生成新视角的全景视频，确保在长距离探索中保持一致性。
通过这些步骤，GenEx实现了在复杂环境中高效的探索和交互，显著提升了生成质量和一致性。
实验设计与结果分析
在实验中，GenEx展示了其在多个场景下的表现。研究团队通过对比基准，评估了生成视频的质量，使用了FVD、SSIM等多项指标进行量化。结果显示，GenEx在生成质量上优于现有技术，尤其是在长距离探索的情况下，保持了高水平的图像一致性。此外，GenEx还支持多智能体场景，展示了其在复杂环境下的应用潜力。
结论与展望
GenEx的研究成果为AI的生成性探索提供了新的视角，展示了其在实际应用中的广泛潜力。未来的研究将进一步探索如何将此技术应用于真实世界的导航、交互游戏等领域，并解决生成与现实环境之间的适应性问题。通过不断优化生成模型，GenEx有望在推动人工智能的智能化和自主探索能力方面发挥重要作用。
Large Action Models: From Inception to Implementation
2024-12-13｜Microsoft, PKU, ZJU, Eindhoven UT|🔺17
http://arxiv.org/abs/2412.10047v1
https://huggingface.co/papers/2412.10047
https://github.com/microsoft/UFO/tree/main/
研究背景与意义
在人工智能快速发展的背景下，传统的大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展，但它们在执行真实世界的行动方面仍然存在重大局限性。文章提出了大型行动模型（LAMs）的概念，旨在将AI从被动的语言理解转变为能够主动执行任务的智能体。这一转变不仅是对AI能力的提升，更是朝向人工通用智能（AGI）迈出的重要一步。LAMs的潜力在于，它们能够在多种应用场景中实现实际的任务完成，从而极大地提高人类的工作效率。
研究方法与创新
本文提出了一种系统化的LAM开发框架，涵盖了从数据收集、模型训练到环境整合和评估的各个阶段。该框架的创新之处在于：
数据收集与准备：通过多种数据源（如应用文档、WikiHow和历史搜索查询）收集任务计划数据，并进行结构化处理，以确保数据的高质量和相关性。 模型训练：采用监督学习和强化学习相结合的方式，确保模型能够准确有效地执行预定的行动。 动态规划与适应性：LAMs具备动态调整和适应环境变化的能力，使其在复杂的用户请求中能够分解任务并进行有效的执行。 集成与评估：将LAM集成到一个智能代理系统中，确保模型不仅能够执行任务，还能根据实时反馈进行调整。
实验设计与结果分析
在实验设计中，本文使用Windows OS作为案例研究，详细描述了LAM的开发过程。通过对比基准，分析LAM在不同场景下的表现，结果显示，LAM在执行复杂任务时的效率和准确性显著优于传统LLMs。具体评估包括：
离线评估：在受控环境中验证LAM的可靠性和稳健性。 在线评估：在真实环境中测试LAM的表现，包括准确性、效率和任务完成度。
结论与展望
LAM的提出标志着人工智能技术的一次重要进步，推动了从语言理解到实际行动的转变。尽管目前LAM仍处于早期发展阶段，但其在实际应用中的潜力巨大。未来的研究可以集中在解决隐私、安全和伦理等问题，以实现LAM在各个领域的广泛应用。通过不断完善LAM的能力，能够更好地满足用户对智能代理的期望，推动人工智能的进一步发展。
