MultiOn和斯坦福最新发布: Agent Q用POMDP和MCTS将真实预订率提高到95.4%

文章预览

。点击上方 蓝字 关注我 本文：6500字阅读  17分钟   一段时间以来，生成式AI行业缺乏场景，缺乏爆款应用，俨然已成为行业发展桎梏。根本原因在于其 多步骤推理的复杂环境中时，所面临巨大的挑战。 来自Multion和斯坦福大学的最新研究《Agent Q：自主AI代理的高级推理和学习》为我们带来了一个振奋人心的突破，展示了如何让AI代理在复杂的网页环境中实现自主学习和推理， 在真实的OpenTable预订网站上，Agent Q 已经将预定成功率提高到95.4%。 研究者的效率是惊人的， Agent Q 引用 了7月30 日 斯坦福和剑桥的“ 大 语言模 型猴子 ”的 重复采样用以提高决策质量（我是8月2日为大家介绍的）。 Agent Q 是“猴子”发表之后 不到两周的时间（8月13 日 ） 发表的 。在国内，仅Related Work怎么也得写两周吧 ，这效率 很值得我们反思 。 往期推荐 斯坦福、剑桥大 ………………………………