以下是为您整理的关于面向老年人的 AI agent 的相关信息：
Meta 发布了可以利用 AI 自动剪辑视频的 Agents LAVE，结合 Sora 这样的视频生成模型，一些简单的短视频及广告视频可能无需人工介入。
人工智能可以赋予计算机个性，相关配套产品范围广泛，有些用于娱乐，有些专注于提供特定价值，比如帮助孩子浏览互联网或对抗老年人的孤独感。51%的成年人表示感到孤独，像 MyReplika 这样的应用程序可以减少自杀意念。
在基于 LLM 的 AI Agent 方面：
在具身智能方面：具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合，其设计灵感来自人类智能发展，认为智能更多来自与环境的持续互动和反馈。与传统深度学习模型相比，LLM-based Agent 能够主动感知和理解所在物理环境并与其互动，利用内部丰富知识库进行决策和产生具体行动改变环境，这一系列行为被称为“具身行动”。
链接：https://arxiv.org/pdf/2402.10294.pdfMeta发布了一个可以利用AI自动剪辑视频的Agents LAVE。这玩意再加上Sora这样的视频生成模型，一些简单的短视频以及广告视频基本上就不需要人工介入了，大家以后刷的估计都是生成出来的视频了，想要啥有啥。[heading2]AI伴侣赋予计算机个性[content]链接：https://twitter.com/venturetwins/status/1760702201234944221人工智能赋予计算机个性——解锁无数用例，涵盖友谊、指导、指导……甚至浪漫。配套产品的范围很广。有些纯粹是为了娱乐而存在，而另一些则专注于提供特定类型的价值-无论是帮助孩子们浏览互联网，还是对抗老年人的孤独感。51%的成年人表示感到孤独。人们发现，像MyReplika这样的应用程序可以减少自杀意念-即使在不太极端的情况下，也很容易看出24/7朋友或教练的用处。[heading2]关于人工智能我不知道的事情[content]链接：https://blog.eladgil.com/p/things-i-dont-know-about-ai文章概述了，像OpenAI、Google、Anthropic这样的主要企业，以及可能的其他公司正在使前沿大语言模型（LLMs）市场趋向寡头垄断。同时，像Llama（Meta）和Mistral这样的开源模型也在市场中扮演着重要角色。前沿模型的训练成本在不断上升，而通用模型的训练成本则在下降。大型科技公司和云服务提供商，如微软和Anthropic，正在成为这些模型的主要资金来源。作者对大语言模型未来提出了几个问题：云服务提供商是否正在通过资助少数几家公司来形成一个寡头垄断市场？这种资助将如何影响市场动态？开源模型是否有潜力改变AI基础设施中的经济平衡？他们还探讨了政府在支持本地AI模型方面的作用，以及AI在中国的发展前景。
理解工具：AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解，Agent使用工具的过程将变得不可信，也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力，AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时，单一工具往往是不够的。因此，AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于LLM的推理和规划能力，当然也包括对工具的理解。使用工具：AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，以及了解其行为的后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。具身智能在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展，认为智能不仅仅是对预设数据的处理，更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库，进行决策并产生具体行动，以此改变环境，这一系列的行为被称为“具身行动”。
理解工具：AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解，Agent使用工具的过程将变得不可信，也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力，AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时，单一工具往往是不够的。因此，AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于LLM的推理和规划能力，当然也包括对工具的理解。使用工具：AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，以及了解其行为的后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。具身智能在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展，认为智能不仅仅是对预设数据的处理，更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库，进行决策并产生具体行动，以此改变环境，这一系列的行为被称为“具身行动”。