@Vtrivedy10: 是的,这太酷了,Odyssey团队总是发布这么酷的内容。基本上,你可以把它想象成任何你想让代理学习的东西,……

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摘要

这条推文强调了Odyssey-3为AI代理生成视觉环境的能力,使其能够从行动和后果中学习,实现递归智能,并提到了Google的Sima和Genie3研究。

是的,这太酷了,Odyssey团队总是发布这么酷的内容。 基本上,你可以把它想象成任何你想让代理学习的东西,你需要一种方法来产生一个环境,让代理能够体验那个东西、观察后果并获得奖励。 我们在基于文本的知识工作方面几乎做得不够好。 很高兴看到工作在视觉领域推动这一点,通过代理。 如果你想更深入地探索问题空间,Google的Sima + Genie3研究项目也值得一读。
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缓存时间: 2026/09/15 23:53

这简直太炸裂了!Odyssey团队每次发布都这么惊艳。

简单来说,如果你想让某个智能体(Agent)学习某件事,就必须构建一个能让他亲身体验、观察后果并获得反馈的环境。

我们在文字类知识工作中勉强算得上勉强及格。

现在看到有团队将这种学习机制推进到视觉领域,结合具身化(actors)进行研究,真的太酷了。

如果你想深入探索这个问题领域,谷歌的Sima + Genie3研究项目也值得一读。

Odyssey (@odysseyml): Odyssey-3还能生成可供AI栖身的虚拟环境,让智能体在其中采取行动并从结果中学习。

这些世界支持递归式学习系统——一个智能体在另一个智能体内部运行,相互促进彼此的能力提升。

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