論文の概要: Project CLAI: Instrumenting the Command Line as a New Environment for AI
Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00762v2
- Date: Wed, 17 Jun 2020 23:11:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 06:47:16.506727
- Title: Project CLAI: Instrumenting the Command Line as a New Environment for AI
Agents
- Title(参考訳): Project CLAI:AIエージェントのための新しい環境としてコマンドラインを計測する
- Authors: Mayank Agarwal, Jorge J. Barroso, Tathagata Chakraborti, Eli M. Dow,
Kshitij Fadnis, Borja Godoy, Madhavan Pallan, Kartik Talamadupula
- Abstract要約: CLAIはAIのパワーをコマンドラインインターフェース(CLI)にもたらすことを目指す
本稿では,新しいエンドユーザーインタラクションパターンの具体的利用例を通じて,プラットフォームの設計と実装について詳細に論じる。
CLAIの機能に関する早期のユーザフィードバックについて,内部調査から報告する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.310004080500082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This whitepaper reports on Project CLAI (Command Line AI), which aims to
bring the power of AI to the command line interface (CLI). The CLAI platform
sets up the CLI as a new environment for AI researchers to conquer by surfacing
the command line as a generic environment that researchers can interface to
using a simple sense-act API, much like the traditional AI agent architecture.
In this paper, we discuss the design and implementation of the platform in
detail, through illustrative use cases of new end user interaction patterns
enabled by this design, and through quantitative evaluation of the system
footprint of a CLAI-enabled terminal. We also report on some early user
feedback on CLAI's features from an internal survey.
- Abstract(参考訳): このホワイトペーパーは、コマンドラインインターフェース(CLI)にAIのパワーをもたらすことを目的としたProject CLAI(Command Line AI)についてレポートする。
CLAIプラットフォームは、CLIを、AI研究者がコマンドラインを、従来のAIエージェントアーキテクチャと同じように、シンプルなセンスアクティベートAPIを使用するようにインターフェース可能な汎用環境として、克服するための新しい環境として設定する。
本稿では,clai対応端末のシステムフットプリントを定量的に評価し,この設計により実現される新しいエンドユーザーインタラクションパターンの活用事例を例示し,プラットフォームの設計と実装を詳細に検討する。
また、内部調査からclaiの機能に関する初期のユーザーフィードバックについても報告する。
関連論文リスト
- Survey of User Interface Design and Interaction Techniques in Generative AI Applications [79.55963742878684]
我々は,デザイナやディベロッパの参照として使用できる,さまざまなユーザインタラクションパターンのコンペレーションを作ることを目指している。
また、生成AIアプリケーションの設計についてもっと学ぼうとする人たちの参入障壁を低くしようと努力しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T23:10:06Z) - YanTian: An Application Platform for AI Global Weather Forecasting Models [3.77321699963976]
AI Global Weather Forecasting Models (AIGWFM)のための適応型アプリケーションプラットフォーム「YanTian」
このプラットフォームは、既存のオープンソースのAIGWFMを機能強化モジュール群で拡張している。
気象学者はプラットフォームの基本機能と拡張機能の両方に容易にアクセスできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-06T16:19:24Z) - Constraining Participation: Affordances of Feedback Features in Interfaces to Large Language Models [49.74265453289855]
大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータ、Webブラウザ、ブラウザベースのインターフェースによるインターネット接続を持つ人なら誰でも利用できるようになった。
本稿では,ChatGPTインタフェースにおける対話型フィードバック機能の可能性について検討し,ユーザ入力の形状やイテレーションへの参加について分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-27T13:50:37Z) - Conversational AI Multi-Agent Interoperability, Universal Open APIs for Agentic Natural Language Multimodal Communications [0.0]
本稿では、会話型AI多エージェント相互運用フレームワークについて分析し、Open Voiceイニシアチブが提案する新しいアーキテクチャについて述べる。
この新しいアプローチは、主要なコンポーネントとともに、標準的なマルチモーダルAIエージェンシー(あるいはエージェントAI)通信を展開する上での重要なメリットとユースケースを説明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-28T09:33:55Z) - CoCo-Agent: A Comprehensive Cognitive MLLM Agent for Smartphone GUI Automation [61.68049335444254]
MLLM(Multimodal large language model)は、人間のような自律型言語エージェントが現実世界の環境と相互作用する可能性を示している。
包括的環境認識(CEP)と条件付き行動予測(CAP)の2つの新しいアプローチを備えた包括的認知型LLMエージェントCoCo-Agentを提案する。
AITW と META-GUI ベンチマークにおいて,我々のエージェントは実シナリオで有望な性能を示す新しい最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T08:29:03Z) - Interactive AI Alignment: Specification, Process, and Evaluation Alignment [30.599781014726823]
現代のAIは、ハイレベルで宣言的なインタラクションの形式を可能にする。
ユーザは、AIが生成したいと望む意図した結果を記述するが、実際には結果自体を作らない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T14:33:11Z) - AI-in-the-Loop -- The impact of HMI in AI-based Application [0.0]
我々は,AIと人間の強みを組み合わせたループ型AIの概念を導入する。
AIを使用した推論でHMIを有効にすることで、AIと人間の強みを組み合わせた、ループ内のAIの概念を導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T00:04:33Z) - MONAI Label: A framework for AI-assisted Interactive Labeling of 3D
Medical Images [49.664220687980006]
注釈付きデータセットの欠如は、タスク固有の教師付き機械学習モデルをトレーニングする上で、大きなボトルネックとなる。
本稿では,人工知能(AI)モデルに基づくアプリケーション開発を支援する,フリーかつオープンソースなフレームワークであるmonAI Labelを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T12:33:11Z) - Composing Complex and Hybrid AI Solutions [52.00820391621739]
一般的なAIアプリケーションで上記の機能を実現するためのAcumosシステムの拡張について述べる。
当社の拡張機能には、gRPC/Protobufインターフェースによるより汎用的なコンポーネントのサポートが含まれています。
デプロイ可能なソリューションとそのインターフェースの例を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T08:57:06Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T20:30:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。