Interactive Natural Language Processing
這篇論文綜述了交互自然語言處理 (iNLP) 的概念及其在不同領域的應用。iNLP 是一種新興的自然語言處理 (NLP) 范式，旨在解決現有框架中存在的限制，同時與人工智能的最終目標保持一致。
在這個框架中，語言模型被視為能夠觀察、行動和從外部實體獲得反饋的代理。具體而言，語言模型可以與人類進行交互，更好地理解和滿足用戶需求，個性化回答，符合人類價值觀，并改善用戶體驗;與知識庫進行交互，增強語言表示，提高響應的上下文相關性，并動態(tài)利用外部信息生成更準確、明智的回答;與模型和工具進行交互，有效地分解和處理復雜的任務，利用特定領域的專業(yè)知識解決特定子任務，并促進社交行為模擬;與環(huán)境進行交互，學習著地表示語言，有效處理推理、計劃和決策等任務。
該論文提出了 iNLP 的統(tǒng)一定義和框架，并對 iNLP 進行分類，包括交互對象、交互界面和交互方法等各個組件。此外，論文還探討了該領域的評估方法、應用、倫理和安全問題，并討論了未來的研究方向。該綜述論文為對 iNLP 感興趣的研究人員提供了一個全面的指南，并為該領域的當前景觀和未來趨勢提供了一個廣闊的視角。
論文：
https://www.aminer.cn/pub/646c3addd68f896efa5d195b/
Introspective Tips使用“內省提示”來幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定,通過超過100個TextWorld 游戲的實驗,我們展示了我們的方法的優(yōu)勢
Generative Agents基于大型語言模型,存儲生成代理的自然語言體驗記錄,并將這些記憶隨著時間的推移合成為更高層次的反思,然后動態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為
HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和領域的復雜任務,并在語言、視覺、語音和其他具有挑戰(zhàn)性的任務中取得了令人矚目的成績,為人工智能的通用智能（AGI）提供了新的思路
按照產品生產流程或產品組成環(huán)節(jié)構建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產業(yè)技術供給和支撐2條主線,9張清單,形成5個評估等級
用戶可通過二維碼對構件生產工藝,構件信息進行追溯,跟蹤與管理,構件生產完成之后,通過一流程一掃碼步驟完成質檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄
建立標準化的能耗采集監(jiān)測體系,對接入監(jiān)測的數據進行規(guī)范處理,數據的動 態(tài)分析,及時干預,保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營成本下降5%
平臺通過標識實現前端信息采集,解決了貨物確權的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產質押融資中的重復質押問題,解決因重復質押引起的融資問題事件28起
客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設備平均無故障開機 時間增加268小時,售后服務人員平均服務效率提升18%,服務質量提升32%,售后服務成本 降低15%以上
減少人工計數和匯總操作,提 升準確率70%以上,數據顆粒度提升至十位級,降低人員工時15%以上,客戶實時應答能力提 升35%,查貨調貨效率提升40%
通過統(tǒng)一防疫政務接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標識數據統(tǒng)一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關鍵的數據支撐
以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統(tǒng)解決方案的發(fā)展情況,歸納系統(tǒng)解決方案發(fā)展現狀和圖譜,提出系統(tǒng)解決方案技術應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰(zhàn)略和國際標準化組織的智能制造標準化現狀;發(fā)展篇根據各個階段的工作重點和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
