主要观点总结
本文介绍了机器之心AIxiv专栏以及一篇关于Optimus-1智能体框架的论文。该论文针对Minecraft中的长序列任务，提出了一个结合结构化知识与多模态经验的智能体框架，旨在提高智能体执行长序列任务的能力。文章详细描述了Optimus-1的设计原理、研究方法、实验结果和结论。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏介绍
机器之心AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目，过去数年接收了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。
关键观点2: 论文主题
本文主要讨论在Minecraft中构造一个能完成各种长序列任务的智能体的挑战性和现有工作的不足，提出一个新的智能体框架Optimus-1，该框架结合结构化知识与多模态经验，旨在提高智能体执行长序列任务的能力。
关键观点3: Optimus-1的设计原理
Optimus-1的设计基于混合多模态记忆模块，包括结构化知识（HDKG）和多模态经验（AMEP）。HDKG提供世界知识，AMEP提供历史经验，共同帮助智能体更好地执行长序列任务。
关键观点4: Optimus-1的实验结果
Optimus-1在Minecraft中的67个长序列任务上实现了当前最先进的性能，缩小了与人类水平基线的差距。
关键观点5: 开源多模态大模型的应用
文章还探索了使用开源多模态大模型构建Optimus-1的可能性，验证了混合多模态记忆模块的通用性。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本篇论文的工作已被 NeurlPS（Conference on Neural Information Processing Systems）2024 会议接收。本文主要作者来自哈尔滨工业大学 (深圳) 聂礼强，邵睿团队，合作单位为鹏城实验室。其中，第一作者李在京就读于哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机学院，研究方向为开放世界智能体和多模态学习。 在 Minecraft 中构造一个能完成各种长序列任务的智能体，颇有挑战性。现有的工作利用大语言模型 / 多模态大模型生成行动规划，以提升智能体执行长序列任务的能力。然而，由于这些智能体
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