Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator》的论文，提出了AI医院——一个由多智能体组成的交互式医疗模拟器...AI医院框架：多智能体模拟器 AI医院是一个由多智能体组成的框架，模拟了医生、患者和检查员之间的互动。...例如，即使是性能最好的GPT-4，其在动态诊断中的表现也仅达到静态诊断的50%。这表明，当前LLMs在动态信息收集和临床决策方面存在明显不足。 2....通过生成高质量的医疗对话数据，AI医院有潜力进一步推动医疗AI的发展。 当前LLMs的局限性 尽管LLMs在静态医学问答任务中表现出色，但其在动态诊断中的不足仍然显著。...结论 AI医院框架为评估LLMs在动态医疗交互中的能力提供了一个全新的视角。尽管当前的LLMs在静态任务中表现优异，但在动态场景中仍面临显著挑战。
目录 前言 目录 系统评估方法 测量方法 解析方法 仿真方法 为什么要使用仿真建模 仿真建模方法 系统动力学 离散事件 智能体 AnyLogic的基本使用 什么是AnyLogic 下载安装 案例简介 系统评估方法...对系统的结构、功能和行为 等进行动态性比较逼真的模拟仿 真获得系统相关指标值。例：利用AnyLogic仿真建模。 为什么要使用仿真建模 我们可以通过一个例子来说明我们为什么要使用仿真建模。...比如说供应链中的问题，我们就可以通过离散事件来进行建模。 ? 智能体 以个体为中心的建模。确定智能体（人、建筑物、产品等），定义其行为（驱动力、状态、行为等），将其放到一个中心环境中，或可建立连接。...则系统层（整体）行为就展现为 很多个体行为交互的结果。 比如说我们之前举的银行办理业务的模型，我们就可以通过智能体来进行建模。...在flow位置就是我们的规则，在之前我们已经介绍了从易感染者到感染者的规则是（接触人数感染者/总人口传染概率*易感染者），填进去就可以了。
文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】（10）---《A* 算法在多智能体强化学习中的应用》 A* 算法在多智能体强化学习中的应用 1.介绍 A*算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划和状态空间搜索问题...在多智能体强化学习（MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning）的场景下，A算法也常被用于智能体之间的路径规划和动作选择，帮助智能体找到最优的策略和路径。...4.多智能体强化学习中的应用场景 在多智能体强化学习中，A*算法主要应用于如下几个场景： 多智能体路径规划 在MARL中，多个智能体可能需要在同一个环境中移动。...对抗性环境 在某些对抗性场景中（如多智能体游戏），智能体需要在竞争对手干扰下找到最佳路径。A*算法可以在这种不确定和动态的环境中，用来快速求解最优路径，在动态变化的环境中寻找短期最优解。...协作与对抗中的规划 在MARL中的协作或对抗任务中，智能体可以使用A*进行短期规划，并通过强化学习在长期内进行策略优化。
在强化学习中，智能体（Agent）根据当前的状态选择一个动作，通过反馈获得奖励或惩罚，从而优化其行为策略。与传统监督学习不同，强化学习不依赖于标注数据，而是通过试错法不断优化。...状态（State）：智能体在某一时刻的环境描述，例如车辆的位置、速度、周围障碍物的分布等。动作（Action）：智能体选择的行为，如加速、刹车、转向等。...强化学习可以用于控制车辆的加速、刹车和转向，尤其是在复杂的交通环境中。通过模拟环境的反馈，强化学习可以帮助智能体学习如何做出更好的决策，例如在变道、避障、紧急刹车等情景中做出适应性决策。...如何设计安全的训练环境，避免智能体在训练过程中做出不安全的决策，是一大挑战。4....智能体根据当前的状态选择动作，并在与环境交互后，通过奖励更新Q值。随着训练的进行，智能体能够在一定程度上学会如何做出更优的决策。
多智能体对抗作为决策AI中重要的部分，也是强化学习领域的难题之一。 为丰富多智能体对抗环境，OpenDILab（开源决策智能平台）开源了一款趣味多智能体对抗竞技游戏环境——Go-Bigger。...每个玩家开始仅有一个球，当球达到足够大时，玩家可使其分裂、吐孢子或融合，和同伴完美配合来输出博弈策略，并通过AI技术来操控智能体由小到大地进化，凭借对团队中多智能体的策略控制来吃掉尽可能多的敌人，从而让己方变得更强大并获得最终胜利...3 支持RL环境，提供三种交互模式 此外，为帮助用户在强化学习领域的多智能体策略学习，Go-Bigger也提供了符合gym.Env标准的接口供其使用。...简化设计示意图 例如，对于一个队伍中的多个智能体，团队的最终目标是让整个队伍（总体积/总体量/总重量）的大小最大，因此在baseline中可使用IQL算法来实现，以高度并行化地实现整个优化过程；对于实际一局比赛中存在多个智能体的情况...，帮助智能体发现弱点，学习新技能，可作为预训练的标签或League Training中的对手，也可构造蒸馏训练方法的老师，请玩家尽情脑洞 从零开始实现上述算法和训练流程非常复杂，而通过决策智能框架DI-engine
为了进一步加速产业智能化升级的进程，使得百度智能云过往在产业中的实践经验能成功复制给千行百业，百度智能云也已经将通用的需求和能力沉淀到了智能云和通用云底座，并全新推出了“云智一体 3.0”架构。...2 我们应该如何理解“云智一体 3.0”？ 在 2021 年的智能经济高峰论坛中，宣布将百度智能云从战略、架构、产品、生态四大层面全面升级，推出了“云智一体 2.0”全新架构。...如果上述提到的抽象定义，不能很好地帮助你理解“云智一体 3.0”的真正内核，我们不妨可以拆解下“云智一体 3.0”四层框架的组成情况： 在第一层，百度智能云切入了几个重点行业的核心场景，例如交通、工业...AI PaaS：AI 中台 3.0、知识中台 3.0 以及文心行业大模型 在降低人工智能技术的应用门槛层面，AI PaaS 层又提供了哪些支持呢？...在最新发布的知识中台 3.0 中，能够将标注成本减少 30%-50%，并且在搜索、推荐场景中，模型落地和调优的开发周期可缩减一半；在智能文档分析领域，文档单据抽取场景只需原有不到 10% 的标注数据量，
构建编码智能体并非一件容易的事。...结合我们在 AutoDev、ArchGuard Co-mate、ChocoBuilder 等智能体项目的经验，我们开始思考在 Shire 语言中提供一种新的 RAG 工作流。...TL；DR（太长不看）版 现在，你可以使用 Shire + 自定义的 RAG 流程智能体编排。...、代码执行等功能，你可以构建出一个完整、可信的编码智能体。...我们还尝试了不同的编码智能体的实现方式，以及不同的编码智能体的实现方式。
仓库内智能设备调度优化一直以来是数据魔术师关注和研究的方向之一。...有了它们的帮助 出入库货物的搬运 将变得更加方便高效 我们就能更快收到自己的快递啦 我们对AGV调度过程建模 并使用Anylogic进行仿真 就能模拟小车运行的真实环境 可以快速调整模型结构 非常方便地修改各项参数...二、智能体设置 定义智能体的变量和交互方式 本模型主要包含AGV小车、货物、主界面对象三个部分。...其中AGV小车和货物都具有实体形状，AGV小车通过在work和inCharge两种状态间转移来实现分拣货物和返回车库的功能。 AGV小车设置 ? 货物设置 ? 主界面对象设置 ? ?...其中，AVG小车运输货物的实时状态如下图所示： ? ? 仿真模型中各项统计指标的输出结果如下： 总配送包裹数 ? 空闲AGV数量 ? 平均配送时间 ? 系统外平均等待时间 ? 人员利用率 ?
为了帮助人们从困惑转变为清晰，我找到的最强大的工具就是计算。 我们看到，理论上很难理解的想法，在模拟中出现时很容易理解。 这是本章的目标。...在N = 8的情况下，该模拟以 256 个智能体开始，它们占用了所有可能位置。 占用位置的数量随时间而减少；如果模拟运行时间足够长，最终所有智能体将占用相同的位置。...11.8 突变 在目前的模拟中，我们以可能的最大多样性开始 - 在景观的每个位置都有一个智能体 - 并以可能的最小多样性结束，所有智能体都在一个位置。...在突变的情况下，我们从当前位置选择一个随机方向 - 即基因型中的一个随机位 - 并翻转它。...现在我们有了突变，我们不必在每个位置都放置一个智能体。 相反，我们可以以最小变化开始：所有智能体在同一位置。 图 11.3：随着时间的推移，10 次模拟中的适应性均值，带有突变、生存繁殖差异 图？
这个游戏的反馈也不像“Breakout”之类的游戏那么即时，例如，在一个地方找到的钥匙可能能打开的是另一个地方的门。最终找到宝藏的奖励是之前的数千次动作的结果。这意味着网络很难将原因和结果联系起来。...此外，智能体还学会了利用模拟器中的一个缺陷，使钥匙在视频的4分25秒处再次出现，而这在demo中是不存在的。...在蒙特祖玛的复仇游戏中，利用强化学习和从demo的状态开始每一个episode，我们的智能体学习到达了第一把钥匙的位置。当智能体开始玩游戏时，我们将它放在钥匙的正前方，要求它纸条一次就能成功找到钥匙。...我们的方法所优化的并不是我们最关心的分数，而是让智能体模拟demo；因此，我们的方法将不会跟可能存在的次优demo过拟合，并且可以在多人游戏中提供便利：在这样的场景中，我们希望可以优化性能来对抗其它对手...这就允许智能体与demo中的行为有一定的偏差，使智能体能够找到人类演示者没有考虑的，且更好的解决方案。
先谈理论方面，首先需要先假设时间和地图都是离散化的，这是算法成立的前提条件，其次定义智能体在每一个行动点有两种动作，一种是移动到相邻的位置，一种是在当前位置等待，而且完成动作的耗时是固定的，同时给出智能体碰撞的两种类型...：一种叫点冲突，即在任意时刻内，有两个智能体在同一时间达到同一位置；另一种叫边冲突，即两个智能体在同一时间交换彼此的位置。...解决延迟带来的问题的方法是要求k时间段内不让某个智能体进入某块矩形区域，也就是在某个矩形区域的边界上设定更加“厚”的限制，逼迫智能体等待或者绕路。...在实践中还有一个关键的问题，如果一个智能体完成任务后，会获得下一个任务，此时如何对智能体进行路径规划呢？...2）在运行过程中，客户端每隔一段时间会发送请求告知机器人当前状态（任务、位置等）并发布新的任务，服务器端会根据当前状态返回规划结果。
由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。...众多运输模式中，公路运输通常最受青睐，因为托运人认为多式联运是一种缓慢且不灵活的解决方案，所能提供的服务有限。 同步性使多式联运更具动态性、灵活性和可接受性。 ...数字孪生是仿真技术的最新浪潮，因为它使用仿真模型来预测真实系统的可能行为。 本文回顾了数字孪生概念及其在运输和物流中的应用。...Transportation and Logistics: The Fusion of Virtual and Pysical Spaces 关键词： 数字孪生、货运交通模型、虚拟环境、实时系统、远程数字孪生解决方案、基于智能体的建模...WSC） DOI: 10.1109/WSC48552.2020.9383955 语言： 英文 点击下方“阅读原文”查看全篇论文内容 --------- END ---------- 转载自公众号：AnyLogic
探索的挑战 奖励稀疏的问题很难解决，因为随机行为无法产生奖励，因此无法学习。蒙特祖玛就是这样一个奖励稀疏的问题。奖励具有欺骗性时就更棘手，这意味着在短期内最大化奖励可能会使智能体在总分上表现不佳。...然而，Go-Explore 不需要访问模拟器，访问模拟器只是为了让它变得更快。 在这项工作中，当智能体返回一个经随机行为探索的单元格后（很可能重复以前的行为）。...Uber AI 的研究人员们在蒙特祖玛上测试了具有领域知识的 Go-Explore 版本，其中单元格被定义为智能体的 x-y 位置、当前房间、当前关卡和当前持有的密钥数量的唯一组合。...通过这种改进的状态表示，在 Go-Explore 的第 1 阶段，智能体就惊人地发现了 238 个房间，平均通过 9 个关卡，并且在模拟器中，相比与缩略图的单元格表示，Go-Explore 智能体仅用了一半步骤就完成了该任务...一旦找到一种或多种鲁棒性较弱的解决方案后，就可以在模拟中生成稳健的解决方案。如果最终目标是应用于现实中的策略（例如，机器人技术），则可以使用许多可用技术中的任何一种将强健策略从模拟器中转移到现实世界。
在 PlasticineLab 中，物理模拟器决定了状态之间的转换。智能体的目标是找到一个随机策略 ，根据给定状态 对动作 进行采样，从而最大化预期累积未来回报 ，其中 为折扣因子。...在每个时间步长t，我们计算当前软体 的质量张量。将目标和当前形状离散为网格表示，便于我们通过比较相同位置的密度来定义它们的相似性，避免匹配粒子系统或点云的挑战性问题。...Rope 智能体需要通过两个球形操纵器将一根长绳状橡皮泥缠绕在一根刚性柱子上。支柱的位置在不同的配置中有所不同。...PPO 的性能优于其他两个，在 RollingPin 任务中，SAC 和 PPO 智能体都能找到来回压平面团的策略，但 PPO 生成了更准确的形状，从而具有更高的归一化增量 IoU 分数。...在一些更难的任务中，例如需要智能体仔细处理 3D 旋转的 Chopsticks 任务，以及需要智能体规划复杂轨迹以绘制痕迹的 Writer 任务，被测试的算法很少能够在有限的时间内找到合理的解决方案。
在这项工作中，智能体之间经过有限的协调迭代，能够找到最优的联合行动。...实验是在 SUMO 模拟环境下进行的，在 SUMO 模拟环境中，选择 4 个绿色相位作为动作。...第三种状态形式是具有布尔位置信息的类图像表示（DTSE），其中车辆的存在性用 1 表示。结果表明，状态表示的分辨率对 RL 智能体的延迟和队列长度没有影响。...在[33]中，Gao等人提出了一种基于 DTS E的车辆速度和位置相结合的神经网络结构。神经网络的输出是二元行动：保持同一行动还是在预定的相位周期内改变行动。...在另一篇论文中，Jang 等人[43]讨论了如何通过基于 Java 的AnyLogic 多用途模拟器将 DQN 智能体与交通模拟器集成。
上述的当前认知神经科学对于大脑的结构和功能得到的结论还是很初级的，基本上不能提供认识通用人工智能的决定性启发。同时，人类大脑在自然选择中已经经过了几百万年的进化。...从以上讨论中作者得出，目前实现通用人工智能的方法等价于在一个巨大的搜索空间中利用非常有限的先验知识寻找近似最优解。如果依靠人工探索，很难想像在可预见的未来内能找到正确的神经网络架构和学习算法。...2 本文使用的方法 鉴于在 1.1 节中所提到的当前认知神经科学和人工智能工程所遇到的困难，本文提出了一种新的通用人工智能工程方法：使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数（fitness function...在建模方面，该方法使用了全连接神经网络模型，以及认知神经科学中关于神经网络微结构特征的先验知识以模拟智能体；在适合度函数方面，作者主要测试了智能体在确定场景中执行任务的可重复性和稳定性。...； 场景模拟：智能体行为和任务模拟的环境； 表现最好的个体是否达到需求：智能体是否能可重复地和稳定地执行任务？
很好和很差的紧密值使得很难找到任何可观的奖励区域（或者在如何改进方面有明显的梯度）。 另一方面，较宽松的很差值使得更容易找到奖励信号，但更难以发现精确的控制，因为改进时奖励变化较小。...由于几乎不需要探索来找到高度奖励的状态，智能体可以专注于满足严格的奖励信号。 此外，任务的简单性意味着在奖励组件之间准确控制很少或几乎不需要权衡取舍（trade off）。...这意味着在最理想的情况下，即智能体在第一次尝试之前已经知道最佳策略，训练时间仍然会约为5小时（以观察高质量的结果）。 实际上，强化学习智能体需要探索动作空间以找到最佳策略。...例如，在「showcase_xpoint」任务中，智能体必须先使等离子体变形，然后移动其垂直位置，然后改变其流向，最后恢复原始形状（参见下图1）。...微调的结果如下图a、b、c所示，微调智能体在所有情况下比从头开始训练的智能体更快地收敛到近乎最优的策略，尽管在最大的50变化情况下差异较小。 第二个实验考察了等离子体目标位置的变化。
目前，强化学习是深度学习领域中的热点问题之一。大多数企业都在努力寻找强化学习的应用实例或者将其应用在商业中的方法。目前来说，此类研究只在零风险、可观测并且易模拟的领域展开。...Coursera的创始人Andrew Ng曾表示：“强化学习在机器学习中，对数据的依赖远超过有监督学习。我们很难获得足够多的数据来应用强化学习算法。...该智能体的目标是要实现长期累计的奖励最大化，在每一个动作执行后，将反馈传递给智能体，智能体可以评估在当前环境最优的下一个动作。通过历史相似情况下的最佳行动，系统会从中学习经验。 ?...智能体是模拟为一个随机过程的有限状态的机器，输入当前状态，输出下一步执行的动作。St是t时刻的状态，是t-1时刻执行了At动作后达到的状态。At是在长期累计奖励最大化的策略模型下t时刻的策略。 ?...智能体的目标是找到满足长期累计折扣奖励最大化的策略Ppi ? 智能体在马尔可夫决策过程中试图从当前状态出发，获得最大的总奖励期望。因此，需要得到最优值函数。
-贪婪：智能体以较小的概率 进行随机探索，在大多数情况以概率 选择当前的最优动作。...例如，最大限度地提高RND的探索附加奖励后，智能体在蒙特祖玛复仇游戏中可以找到超过一半的房间数。...（3）物理性质 与模拟器中的游戏不同，在机器人领域等某些强化学习应用中，需要智能体理解物理世界中的对象并进行直觉推理。...步骤2：在每一步中，智能体都会将当前状态与内存中保存的状态进行比较，以确定能否获得新奇附加奖励：如果当前状态是新的（即从内存中到达观察状态需要的步长数多于阈值），则智能体将获得附加奖励。...上述过程重复进行，直至找到一个目标轨迹并完成任务。 智能体在第一阶段找到的较优轨迹在随机性评估环境下可能效果并不好。因此需要在第二阶段（鲁棒化）通过模仿学习提高解决方案的鲁棒性。
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