主要观点总结
本文探讨了当前AI系统在理解人类全面交流方式上的挑战，并提出了解决方案。文章介绍了教导智能体理解丰富交流的挑战和进展，包括开发算法以实现智能体对实时交流语义理解的能力，以及解决智能体在处理来自冲突源的指令时的脆弱性问题。文章还介绍了本论文的贡献，包括在训练智能体理解丰富交流、改进学习过程和提高对抗性语言攻击的鲁棒性方面的研究成果。
关键观点总结
关键观点1: 当前AI系统无法利用人类的全面沟通方式，只能基于简单的交流形式进行推理。
文章指出了AI系统在理解人类丰富交流方式上的不足，并提出了解决方案，包括开发算法实现智能体对实时交流的语义理解能力，以及解决智能体在处理来自冲突源的指令时的脆弱性问题。
关键观点2: 论文解决了教导智能体理解丰富交流的挑战。
论文提出了在训练智能体理解丰富交流方面的不同方法，包括利用人类参与的环境和算法，以及基于模型的预测目标来推动学习过程。
关键观点3: 论文解决了智能体对抗性语言攻击的脆弱性问题。
针对智能体对抗性语言攻击的脆弱性问题，论文研究了单回合语言问题，并创建了基准测试，以推动该领域的继续研究。
文章预览
当今的AI系统主要通过大规模的输入输出对进行训练。这些智能体可能能够基于简单的交流形式（如语言任务描述）进行推理，但它们目前还无法利用人类教师在指导学生时使用的全面沟通方式，包括语言和非语言形式的交流。本论文在教导智能体理解丰富交流的两大挑战上取得了进展。 在第一部分中，我们开发了算法，可以高效地实现智能体对人类提供的实时交流进行语义理解，包括非语言交流和多种形式的语言表达。我们还使智能体能够以一种新的方式使用语言——指导常识性的探索。 在第二部分中，我们解决了教导智能体理解可信来源的交流，同时忽略不可信来源提供的恶意指令或虚假信息的挑战 。我们对模型在面对语义提示注入和越狱攻击时的脆弱性进行了基准测试，为未来研究如何解决我们观察到的这些弱点奠定了基础。 https://www2.eec
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