論文の概要: LLMind: Orchestrating AI and IoT with LLMs for Complex Task Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09007v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 14:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 21:39:30.892121
• Title: LLMind: Orchestrating AI and IoT with LLMs for Complex Task Execution
• Title（参考訳）: LLMind: 複雑なタスク実行のためのLLMによるAIとIoTのオーケストレーション
• Authors: Hongwei Cui and Yuyang Du and Qun Yang and Yulin Shao and Soung Chang Liew
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を中央オーケストレータとして利用する,革新的なAIフレームワークを提案する。 このフレームワークはLLMとドメイン固有のAIモジュールを統合し、複雑なタスクの実行においてIoTデバイスが効果的に協力できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.186752447895994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we introduce LLMind, an innovative AI framework that utilizes large language models (LLMs) as a central orchestrator. The framework integrates LLMs with domain-specific AI modules, enabling IoT devices to collaborate effectively in executing complex tasks. The LLM performs planning and generates control scripts using a reliable and precise language-code transformation approach based on finite state machines (FSMs). The LLM engages in natural conversations with users, employing role-playing techniques to generate contextually appropriate responses. Additionally, users can interact easily with the AI agent via a user-friendly social media platform. The framework also incorporates semantic analysis and response optimization techniques to enhance speed and effectiveness. Ultimately, this framework is designed not only to innovate IoT device control and enrich user experiences but also to foster an intelligent and integrated IoT device ecosystem that evolves and becomes more sophisticated through continuing user and machine interactions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模な言語モデル(LLM)を中央オーケストレータとして利用する,革新的なAIフレームワークであるLLMindを紹介する。 このフレームワークはLLMとドメイン固有のAIモジュールを統合し、複雑なタスクの実行においてIoTデバイスが効果的に協力できるようにする。 LLMは有限状態マシン(FSM)に基づいて、信頼性が高く正確な言語コード変換アプローチを用いて、計画と制御スクリプトを生成する。 llmはユーザとの自然な会話に関わり、ロールプレイング技術を使ってコンテキスト的に適切な応答を生成する。 さらに、ユーザーはユーザーフレンドリーなソーシャルメディアプラットフォームを介してAIエージェントと簡単に対話できる。 フレームワークにはセマンティック分析と応答最適化技術も組み込まれ、スピードと効率性を高めている。 最終的にこのフレームワークは、IoTデバイスコントロールの革新とユーザエクスペリエンスの強化だけでなく、ユーザとマシンのインタラクションの継続を通じて進化し、より高度なものとなる、インテリジェントで統合されたIoTデバイスエコシステムを育むように設計されている。

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