盖世汽车讯 据外媒报道，成均馆大学（Sungkyunkwan University）电子电气工程学院 Minhae Kwon 教授领导的研究团队开发了两项下一代人工智能 (AI) 核心技术，使 AI 系统能够更有效地处理复杂的长期任务，同时降低计算成本并提高安全性。这些发现解决了阻碍昂贵的人工智能助理服务商业化以及阻碍人工智能在机器人和自动驾驶等安全关键领域部署的关键挑战。研究结果发布在 arXiv 预印本服务器上。
图片来源：成均馆大学
接收用户指令并自主计划和执行任务的人工智能助手（例如基于 ChatGPT 的代理）正变得越来越普遍。然而，许多现有的人工智能代理在任务的每个阶段都依赖于另一个高性能人工智能模型的重复反馈——本质上是在问“我做得正确吗？”在每一步。此过程显着增加了服务器和计算成本，同时也减慢了响应时间。
选择性反馈可降低计算成本
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