Interactive Natural Language Processing
這篇論文綜述了交互自然語(yǔ)言處理 (iNLP) 的概念及其在不同L域的應用。iNLP 是一種新興的自然語(yǔ)言處理 (NLP) 范式，旨在解決現有框架中存在的限制，同時(shí)與人工智能的終目標保持一致。
在這個(gè)框架中，語(yǔ)言模型被視為能夠觀(guān)察、行動(dòng)和從外部實(shí)體獲得反饋的代理。具體而言，語(yǔ)言模型可以與人類(lèi)進(jìn)行交互，更好地理解和滿(mǎn)足用戶(hù)需求，個(gè)性化回答，符合人類(lèi)價(jià)值觀(guān)，并改善用戶(hù)體驗;與知識庫進(jìn)行交互，增強語(yǔ)言表示，提G響應的上下文相關(guān)性，并動(dòng)態(tài)利用外部信息生成更準確、明智的回答;與模型和工具進(jìn)行交互，有效地分解和處理復雜的任務(wù)，利用特定L域的專(zhuān)業(yè)知識解決特定子任務(wù)，并促進(jìn)社交行為模擬;與環(huán)境進(jìn)行交互，學(xué)習著(zhù)地表示語(yǔ)言，有效處理推理、計劃和決策等任務(wù)。
該論文提出了 iNLP 的統一定義和框架，并對 iNLP 進(jìn)行分類(lèi)，包括交互對象、交互界面和交互方法等各個(gè)組件。此外，論文還探討了該L域的評估方法、應用、倫理和安全問(wèn)題，并討論了未來(lái)的研究方向。該綜述論文為對 iNLP 感興趣的研究人員提供了一個(gè)多面的指南，并為該L域的當前景觀(guān)和未來(lái)趨勢提供了一個(gè)廣闊的視角。
論文：
https://www.aminer.cn/pub/646c3addd68f896efa5d195b/
Introspective Tips使用“內省提示”來(lái)幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定,通過(guò)超過(guò)100個(gè)TextWorld 游戲的實(shí)驗,我們展示了我們的方法的優(yōu)勢
Generative Agents基于大型語(yǔ)言模型,存儲生成代理的自然語(yǔ)言體驗記錄,并將這些記憶隨著(zhù)時(shí)間的推移合成為更高層次的反思,然后動(dòng)態(tài)檢索這些反思以規劃行為
HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和領(lǐng)域的復雜任務(wù),并在語(yǔ)言、視覺(jué)、語(yǔ)音和其他具有挑戰性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績(jì),為人工智能的通用智能（AGI）提供了新的思路
按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節構建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)供給和支撐2條主線(xiàn),9張清單,形成5個(gè)評估等級
用戶(hù)可通過(guò)二維碼對構件生產(chǎn)工藝,構件信息進(jìn)行追溯,跟蹤與管理,構件生產(chǎn)完成之后,通過(guò)一流程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實(shí)時(shí)記錄
建立標準化的能耗采集監測體系,對接入監測的數據進(jìn)行規范處理,數據的動(dòng) 態(tài)分析,及時(shí)干預,保證節能政策的正確執行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營(yíng)成本下降5%
平臺通過(guò)標識實(shí)現前端信息采集,解決了貨物確權的問(wèn)題,降低線(xiàn)下人工核驗時(shí)間95%,解決動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復質(zhì)押?jiǎn)?wèn)題,解決因重復質(zhì)押引起的融資問(wèn)題事件28起
客戶(hù)點(diǎn)檢效率提升58%,客戶(hù)滿(mǎn)意度提升20%,設備平均無(wú)故障開(kāi)機 時(shí)間增加268小時(shí),售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上
減少人工計數和匯總操作,提 升準確率70%以上,數據顆粒度提升至十位級,降低人員工時(shí)15%以上,客戶(hù)實(shí)時(shí)應答能力提 升35%,查貨調貨效率提升40%
通過(guò)統一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場(chǎng)所碼等標識數據統一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關(guān)鍵的數據支撐
以智能制造典型場(chǎng)景作為切入點(diǎn),從多個(gè)維度分析系統解決方案的發(fā)展情況,歸納系統解決方案發(fā)展現狀和圖譜,提出系統解決方案技術(shù)應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰略和國際標準化組織的智能制造標準化現狀;發(fā)展篇根據各個(gè)階段的工作重點(diǎn)和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
