Octopus：可执行代码驱动的具身视觉-语言模型 摘要 电子游戏提供了逼真的虚拟世界，是探索和推进人工智能 (AI) 能力的理想环境。Octopus 是一种基于视觉的可编程智能体，它使用视觉输入来学习、理解和操纵游戏世界。通过在大量视觉输入和可执行代码的数据对上进行训练，Octopus 学会了如何控制角色来完成游戏任务或执行复杂的家务活动。该模型的强大功能使其成为具身智能领域的变革者，为现实世界应用程序开辟了新的可能性。 简介 视觉-语言模型 (VLM) 在多模态感知和推理方面取得了长足的进步，但在执行现实世界的任务方面仍面临挑战。Octopus 克服了这些限制，因为它能够： 理解视觉信息： Octopus 从视觉输入中识别物体、场景和事件。 生成可执行代码： Octopus 将其理解转换为可执行代码，从而操纵游戏环境。 具有具身智能： Octopus 可以根据环境变化实时调整其计划和操作。 OctoVerse数据集 为了训练 Octopus，研究人员开发了 OctoVerse，这是一个包含两个仿真系统的多模态数据集： OctoGibson： 家庭场景中的 476 种现实生活中的家务活动。 OctoGTA： GTA 游戏中的 20 个任务。 OctoVerse 提供了具身智能任务所需的丰富视觉和交互数据。 数据收集系统 该研究团队开发了一种数据收集系统，通过 GPT-4 将视觉输入转换为文本命令，然后将可执行代码应用于仿真环境。该系统记录了视觉输入、可执行代码和子任务的成功情况，为 Octopus 的训练提供了宝贵的数据。 Octopus 架构 Octopus 基于 GPT-4，是一个强大的语言模型，能够： 任务规划： 根据视觉输入生成任务的步骤。 代码生成： 将任务步骤转换为可执行代码。 代码执行： 在仿真环境中执行生成的代码。 训练过程 Octopus 使用监督学习在 OctoVerse 数据集上进行训练。训练目标是使 Octopus 的可执行代码能够成功完成给定的任务。 实验结果 在 OctoGibson 和 OctoGTA 中进行的广泛实验表明，Octopus 在完成具身智能任务方面取得了出色的性能： OctoGibson： Octopus 成功执行了 476 种任务中的 421 种。 OctoGTA： Octopus 成功执行了 20 个任务中的 18 个。 Octopus 还展示了学习各种策略的能力，例如： 解决问题： Octopus 可以调整其计划以克服障碍。 推理： Octopus 可以使用逻辑推理来推断未观察到的信息。 协作： Octopus 可以与其他智能体合作完成任务。 应用及未来方向 Octopus 的能力使其适用于广泛的现实世界应用，包括： 机器人： 控制机器人以执行复杂的任务。 游戏 AI： 创造更智能的 NPC 和更具挑战性的游戏体验。 虚拟现实： 允许用户在虚拟环境中通过言语互动。 未来的研究方向包括： 强化学习： 提高 Octopus 在动态环境中的性能。 跨模态泛化： 扩展 Octopus 在不同视觉领域和任务上的能力。 负责任的 AI： 确保 Octopus 的安全和道德使用。 结论 Octopus 是具身视觉-语言模型领域的一个重大突破。它证明了使用视觉输入和可执行代码生成来实现具身智能的可行性。随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，Octopus 有望成为人工智能领域具有变革性的力量。

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随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。 因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。 量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。 这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。 模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。 通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。 分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。 这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。 总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。