近日，人工智能领域权威学者李飞飞联合斯坦福大学、微软研究院、加州大学、华盛顿大学等顶尖产学研机构，共同发布了题为《AGENT AI: SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》的多模态交互智能体综述论文。该研究系统性梳理了“Agent AI”在多模态交互场景下的技术框架、落地应用与核心挑战，创新性提出以大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）为技术基石、面向具身行动的统一技术范式，并首次明确“Agent Transformer”架构设计与配套评估新基准，凭借其全面性与前瞻性，被arXiv、AI Research等多家技术社区评价为“多模态交互领域年度里程碑式综述”。

统一多模态处理：提出一种新型 Transformer 架构，能够同时处理视觉 tokens、语言 tokens 和代理行为 tokens，通过自注意力机制（Self-Attention）实现跨模态信息的深度整合。

端到端训练：与传统方法不同，该框架摒弃冻结的预训练模型，采用统一的 Transformer 模型，允许模型在训练过程中动态调整多模态信息的交互方式，提升代理的决策能力。

环境嵌入：将智能体嵌入物理或虚拟环境，通过感知视觉、语言等多模态数据，实现与环境的动态交互。

跨领域应用：强调 Agent AI 在游戏、机器人控制、医疗健康等领域的潜力，例如：

游戏：智能体通过理解游戏规则和玩家行为，自主制定策略。

机器人：结合视觉和语言指令，执行复杂任务（如家务操作）。

医疗：通过分析患者数据和医生对话，辅助诊断与治疗。

本文介绍了在游戏和机器人领域的两个实验，并使用了自然语言处理技术和人工智能技术来解决这些问题。

第一个实验是关于使用GPT-4V进行高级描述和动作预测的实验。在这个实验中，作者使用了一个简单的游戏场景，并训练了一个GPT-4V模型来生成相关的高维描述。然后，他们将这些描述与实际的游戏场景进行比较，并发现GPT-4V能够产生合理的输出。此外，他们还展示了如何使用这个模型来生成自动化的游戏描述，这对于自动化游戏设计非常有用。

第二个实验是关于使用LSTM和VLM来提高机器人操作效率的实验。在这个实验中，作者使用了一个基于视频的数据集，并训练了一个LSTM模型来预测机器人的动作序列。然后，他们使用一个视觉运动控制系统来实现这些动作，并证明这种方法可以显著提高机器人的操作效率。此外，他们还展示了如何使用VLM来帮助机器人理解环境中的物体和位置信息，从而更好地执行任务。

总的来说，这两个实验都表明了自然语言处理技术和人工智能技术在游戏和机器人领域的重要作用。它们可以帮助我们更好地理解和控制复杂的游戏和机器人系统，并为未来的智能系统开发提供有价值的参考。

产学研联合：由斯坦福大学、微软研究院、加州大学、华盛顿大学等机构联合发布，李飞飞等知名学者参与，体现了学术界与工业界的深度合作。

领域推动：被视为多模态交互领域的重要综述，为 Agent AI 研究提供了系统性框架，促进了该领域的社区建设与目标统一。

AGI 愿景：论文强调，具备多模态交互能力的智能体是通向通用人工智能（AGI）的关键路径，其自适应与泛化能力将重新定义 AI 的应用边界。

《AGENT AI: SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》通过提出 Agent Transformer 框架，系统阐述了多模态智能体的设计理念与技术挑战，为构建更自然、智能的交互系统提供了理论支持与实践方向。该论文不仅推动了 Agent AI 领域的研究进展，也为通用人工智能的实现奠定了重要基础。

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