您是否看到了重新定义人机交互结构的最新突破性力量的出现？ 了解大型行动模型 (LAM)，这是由 Rabbit 研究团队的远见卓识者创造的革命性系统。 在通往人工智能未来的征程中，LAM 充当了一座灯塔，将神经符号编程与尖端技术无缝融合，开创了在计算机应用程序上理解和执行人类行为的新时代。
什么是大动作模型 (LAM)？
大型动作模型 (LAM) 是一个由 Rabbit 研究团队首先开发的复杂系统，旨在彻底改变计算机和人工智能 (AI) 系统在计算机应用程序上理解和执行人类动作的方式。
于 2023 年 12 月 3 日推出， 兔子R1 LAM 是一种新颖的方法，它将神经符号编程与最先进的技术无缝结合起来，以直接建模和理解各种应用程序的复杂结构以及对其执行的操作。 那么，让我们将 LAM 理解为一个概念。 在不久的将来我们会听到很多关于这个术语的信息。 很快，它会让 Rabbit R1 执行以下任务：
大型行动模型 (LAM) 的主要特点：
- 神经符号编程： LAM 利用神经符号编程的力量，将符号推理与神经网络相结合。 这种独特的混合方法使大型动作模型能够理解和建模复杂的应用程序结构，超出了传统语言模型或视觉模型所能实现的范围。
- 人类行为的直接建模： 与依赖文本等临时表示的传统方法不同，LAM 直接对应用程序的结构以及对其执行的操作进行建模。 这种方法提高了准确性、可解释性和速度，使 LAM 与其他最先进的模型区分开来。
- 通过演示学习： 大型动作模型采用示范学习方法，观察人类与界面的交互并可靠地复制这些动作。 这确保了透明且可观察的行动“配方”，使受过技术培训的人员能够理解和推理 LAM 的内部运作方式。
- 混合神经符号模型： Rabbit LAM 的架构涉及混合神经符号模型，该模型结合了神经网络和符号算法的优点。 这使得 LAM 能够实现可解释性、快速推理和简单性，使其非常适合实际应用。
- 网络导航任务的竞争力： LAM 已经证明了其在网络导航任务中的竞争力，优于纯神经方法。 通过集成神经符号方法，LAM 显着提高了准确性和延迟，使其能够有效地导航现实世界的网站。
- 责任和可靠性： LAM 并不是孤立运作的。 它是专为负责任的部署而设计的更广泛生态系统的一部分。 新平台的开发可以有效管理 LAM 支持的例程，确保与应用程序交互的准确性、道德性和人性化。
- 在AI原生设备中的体现： LAM 设想未来智能将无缝集成到最终用户设备中。 将计算卸载到数据中心可确保高性能和成本优化，而无需在客户端设备上使用庞大的处理器。
- 展望和变革性人工智能： Rabbit 研究团队将 LAM 视为重塑人机交互的变革力量。 目标是收集更多有关人类行为的数据，不断提高 LAM 的可扩展性，并通过对行为的深入理解从根本上改变具有经济意义的工作。
总之，大型动作模型（LAM）不仅仅是一个模型，而且是人工智能系统如何理解和执行计算机应用程序上的人类动作的突破性范式转变。 其创新方法、对责任的奉献以及对未来的愿景使 LAM 成为人工智能领域的关键进步。
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