Interactive Natural Language Processing
這篇論文綜述了交互自然語言處理 (iNLP) 的概念及其在不同L域的應(yīng)用。iNLP 是一種新興的自然語言處理 (NLP) 范式，旨在解決現(xiàn)有框架中存在的限制，同時與人工智能的終目標保持一致。
在這個框架中，語言模型被視為能夠觀察、行動和從外部實體獲得反饋的代理。具體而言，語言模型可以與人類進行交互，更好地理解和滿足用戶需求，個性化回答，符合人類價值觀，并改善用戶體驗;與知識庫進行交互，增強語言表示，提G響應(yīng)的上下文相關(guān)性，并動態(tài)利用外部信息生成更準確、明智的回答;與模型和工具進行交互，有效地分解和處理復(fù)雜的任務(wù)，利用特定L域的專業(yè)知識解決特定子任務(wù)，并促進社交行為模擬;與環(huán)境進行交互，學(xué)習(xí)著地表示語言，有效處理推理、計劃和決策等任務(wù)。
該論文提出了 iNLP 的統(tǒng)一定義和框架，并對 iNLP 進行分類，包括交互對象、交互界面和交互方法等各個組件。此外，論文還探討了該L域的評估方法、應(yīng)用、倫理和安全問題，并討論了未來的研究方向。該綜述論文為對 iNLP 感興趣的研究人員提供了一個多面的指南，并為該L域的當前景觀和未來趨勢提供了一個廣闊的視角。
論文：
https://www.aminer.cn/pub/646c3addd68f896efa5d195b/
Introspective Tips使用“內(nèi)省提示”來幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定,通過超過100個TextWorld 游戲的實驗,我們展示了我們的方法的優(yōu)勢
Generative Agents基于大型語言模型,存儲生成代理的自然語言體驗記錄,并將這些記憶隨著時間的推移合成為更高層次的反思,然后動態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為
HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和領(lǐng)域的復(fù)雜任務(wù),并在語言、視覺、語音和其他具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績,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(jié)構(gòu)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,9張清單,形成5個評估等級
用戶可通過二維碼對構(gòu)件生產(chǎn)工藝,構(gòu)件信息進行追溯,跟蹤與管理,構(gòu)件生產(chǎn)完成之后,通過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時記錄
建立標準化的能耗采集監(jiān)測體系,對接入監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動 態(tài)分析,及時干預(yù),保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營成本下降5%
平臺通過標識實現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復(fù)質(zhì)押問題,解決因重復(fù)質(zhì)押引起的融資問題事件28起
客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設(shè)備平均無故障開機 時間增加268小時,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(shù)和匯總操作,提 升準確率70%以上,數(shù)據(jù)顆粒度提升至十位級,降低人員工時15%以上,客戶實時應(yīng)答能力提 升35%,查貨調(diào)貨效率提升40%
通過統(tǒng)一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標識數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集使用,為防疫工作的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐
以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統(tǒng)解決方案的發(fā)展情況,歸納系統(tǒng)解決方案發(fā)展現(xiàn)狀和圖譜,提出系統(tǒng)解決方案技術(shù)應(yīng)用和變革趨勢
基礎(chǔ)篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰(zhàn)略和國際標準化組織的智能制造標準化現(xiàn)狀;發(fā)展篇根據(jù)各個階段的工作重點和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
