Fugu-MT 論文翻訳(概要): CB2: Collaborative Natural Language Interaction Research Platform

論文の概要: CB2: Collaborative Natural Language Interaction Research Platform

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08127v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 17:57:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 13:37:52.338989
Title: CB2: Collaborative Natural Language Interaction Research Platform
Title（参考訳）: CB2: 共同自然言語インタラクション研究プラットフォーム
Authors: Jacob Sharf, Mustafa Omer Gul, Yoav Artzi
Abstract要約: CB2は、タスク指向のシナリオで協調的な自然言語インタラクションを研究するためのマルチエージェントプラットフォームである。これには、3Dゲーム環境、トレーニングされたモデルを人間のエージェントに提供するように設計されたバックエンドサーバ、スケーラブルな研究を可能にするさまざまなツールとプロセスが含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.887081253412346
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: CB2 is a multi-agent platform to study collaborative natural language interaction in a grounded task-oriented scenario. It includes a 3D game environment, a backend server designed to serve trained models to human agents, and various tools and processes to enable scalable studies. We deploy CB2 at https://cb2.ai as a system demonstration with a learned instruction following model.
Abstract（参考訳）: CB2はタスク指向のシナリオで協調的な自然言語インタラクションを研究するマルチエージェントプラットフォームである。 3dゲーム環境、トレーニングされたモデルを人間エージェントに提供するように設計されたバックエンドサーバ、スケーラブルな研究を可能にするためのさまざまなツールやプロセスが含まれている。我々は CB2 を https://cb2.ai にデプロイし、学習した命令に従うモデルでシステムデモを行う。

関連論文リスト

Behavior Trees Enable Structured Programming of Language Model Agents [0.0]
ビヘイビアツリーは、言語モデルと古典的なAIと伝統的なプログラミングを組み合わせるための統一的なフレームワークを提供する、と我々は主張する。本稿では,行動木を用いたプログラミング言語モデルエージェントのためのPythonライブラリであるDendronを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T02:44:13Z)
An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
MEIA: Multimodal Embodied Perception and Interaction in Unknown Environments [82.67236400004826]
本稿では,自然言語で表現されたハイレベルなタスクを実行可能なアクションのシーケンスに変換するための,MEIA(Multimodal Embodied Interactive Agent)を提案する。 MEMモジュールは、多様な要件とロボットの能力に基づいて、MEIAが実行可能なアクションプランを生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-01T02:43:20Z)
OpenAgents: An Open Platform for Language Agents in the Wild [71.16800991568677]
OpenAgentsは、日々の生活の中で言語エージェントを使い、ホストするためのオープンなプラットフォームです。我々は課題と機会を解明し、現実世界の言語エージェントの将来の研究と開発の基礎を築きたいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-16T17:54:53Z)
Unified Human-Scene Interaction via Prompted Chain-of-Contacts [61.87652569413429]
HSI(Human-Scene Interaction)は、AIや仮想現実といった分野において重要なコンポーネントである。本稿では,言語コマンドによる多様なインタラクションの統一制御を支援する統一型HSIフレームワークUniHSIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:59:49Z)
RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control [140.48218261864153]
本研究では,インターネット規模のデータに基づいて学習した視覚言語モデルを,エンドツーエンドのロボット制御に直接組み込む方法について検討する。提案手法は,インターネット規模のトレーニングから,RT-2による創発的能力の獲得を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-28T21:18:02Z)
ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z)
BlenderBot 3: a deployed conversational agent that continually learns to responsibly engage [41.87861654035883]
BlenderBot 3は、インターネットへのアクセスと長期記憶による対話をオープンドメインで行うことができる対話モデルである。モデルウェイトとコードの両方をリリースし、また、オーガニックユーザと対話するために、モデルを公開Webページにデプロイしました。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-05T14:20:46Z)
Learning Flexible Translation between Robot Actions and Language Descriptions [16.538887534958555]
本稿では,ロボット動作と言語記述とのフレキシブルな変換のためのペアゲートオートエンコーダ(PGAE)を提案する。我々は、各アクションを、翻訳方向に関する信号を含む適切な記述とペアリングすることで、エンド・ツー・エンドでモデルを訓練する。事前訓練された言語モデルを言語エンコーダとして使用するオプションにより、我々のモデルは目に見えない自然言語入力を認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-15T12:37:05Z)
lamBERT: Language and Action Learning Using Multimodal BERT [0.1942428068361014]
本研究では,マルチモーダルBERT(lamBERT)モデルを用いた言語と行動学習を提案する。実験は、エージェントが適切に振る舞うために言語理解を必要とするグリッド環境で行われる。 lamBERTモデルは、他のモデルと比較してマルチタスク設定や転送設定において高い報酬を得た。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-15T13:54:55Z)

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。