创新的自主任务完成代理系统,通过图形用户界面实现对数字设备的自主控制。它通过自主环境互动学习和渐进式训练框架,有效提升了在动态现实世界环境中的决策能力
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AutoGLM是ChatGLM家族中的一个新系列,旨在通过图形用户界面(GUIs)如手机和网页,实现自主任务完成的代理系统。它通过强化现有模型,学习通过自主环境互动来做出决策,以弥补基础模型在动态现实世界环境中决策能力的不足,推动其向通用人工智能的发展。
自主环境互动学习:AutoGLM能够通过自主与环境互动来学习,强化其决策能力,适应动态变化的现实世界环境.
“中间界面”设计:为GUI控制设计了适当的“中间界面”,使规划和执行行为分离,分别针对灵活性和准确性进行优化.
渐进式训练框架:开发了新颖的渐进式训练框架,使AutoGLM能够进行自我进化的在线课程强化学习.
多领域有效性验证:在多个领域如网页浏览和安卓设备控制中,AutoGLM均表现出良好的效果,具有较高的成功率.
网页浏览控制:能够在网页浏览器中自主完成各种操作任务,如预订餐厅、创建项目问题、查找商品等.
安卓设备控制:可以在安卓设备上自主完成各种操作,如写邮件、查找地点、添加商品到购物车等.
多语言支持:支持中文和英文的指令执行,能够理解和执行中英文混合的任务指令.
任务规划与执行:具备任务规划能力,能够根据给定的任务目标,规划出相应的操作步骤,并准确执行.
手机使用示例:
在Gmail中写一封关于项目进度的邮件,主题为“hi”,发送给harry66@gmail.com,并安排在10月30日早上8点发送.
在Google Maps中查找最近的评分最高的咖啡店,并步行导航至该地点.
在Temu上将两双销量最高的7.5码女性跑鞋添加到购物车.
网页浏览器使用示例:
在OpenTable上为2人预订2024年11月6日晚上7:30的Saffron Fine Indian Cuisine餐厅.
在GitLab上查看项目Zhipu AI的问题,并创建一个名为“excellent engineer wanted”的问题.
在OneStopShop上按价格升序显示“椅子”列表.
在小红书上查找热度最高的罗马旅游图文攻略,并总结其中提到的必去景点.
AutoGLM是一个创新的自主任务完成代理系统,通过图形用户界面实现对数字设备的自主控制。它通过自主环境互动学习和渐进式训练框架,有效提升了在动态现实世界环境中的决策能力。AutoGLM在网页浏览和安卓设备控制等多个领域表现出色,具有广泛的应用前景和实用价值,为实现更智能、更自主的人工智能系统提供了有力支持.
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