主要观点总结
本文介绍了关于教导智能体理解丰富交流的研究进展。文章讨论了智能体面临的两大挑战：一是理解人类提供的实时交流，包括非语言交流和多种形式的语言表达；二是处理来自冲突源的指令，同时忽略不可信来源提供的恶意指令或虚假信息。文章还介绍了解决这些挑战的研究方法和成果，包括开发能够高效理解并利用丰富交流的智能体的算法，以及解决智能体对抗性语言攻击的脆弱性问题。
关键观点总结
关键观点1: 智能体理解丰富交流的重要性
人类能够高效学习新任务的部分原因是能够与他人进行复杂的多模态交流。相比之下，当前的AI系统只是在简单数据集上进行训练，无法理解和利用人类的全面沟通方式。如果能够训练智能体理解丰富的交流方式，将消除阻碍该领域开发具有实际应用价值的AI智能体的一个障碍。
关键观点2: 智能体理解丰富交流所面临的挑战
训练智能体理解人类丰富交流面临两大挑战：一是缺乏大规模文本和图像-文本数据，使得模型难以将交流与智能体行为关联起来；二是现有学习算法并未被设计为能够充分利用人类的交流，特别是涉及世界知识和策略建议的交流。
关键观点3: 解决智能体理解丰富交流的挑战的方法
论文的第一部分探讨了解决智能体理解丰富交流挑战的不同方法，包括提出一种算法利用低效的交流形式来引导更高效的学习形式，以及利用语言模型推动常识性探索。论文的第二部分则开始解决智能体对抗性语言攻击的脆弱性问题，为继续研究创建基准测试。
关键观点4: 对抗性攻击对智能体的影响
随着智能体连接到敏感系统，对抗性攻击可能对智能体的行为产生重大影响。模型应能够处理来自可信和不可信来源的指令和信息，忽略恶意指令或虚假信息。
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来源：专知 本文 约2500字 ，建议阅读 5 分钟 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。 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
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