大模型驱动的具身智能:发展与挑战

大模型驱动的具身智能是涵盖人工智能、机器人学和认知科学的交叉领域,重点研究如何将大模型的感知、推理和逻辑思维能力与具身智能相结合,提升现有模仿学习、强化学习、模型预测控制等具身智能框架的数据效率和泛化能力.近年来,随着大模型能力的不断提升,以及具身智能中示教数据、仿真平台、任务集合的不断完善,大模型和具身智能的结合将成为人工智能的下一个浪潮,有望成为人工智能迈向实体机器人的重要突破口.本文围绕大模型驱动的具身智能这一研究领域,从3个方面进行了系统的调研、分析和展望.首先,回顾了大模型和具身智能的相关技术背景,以及具身智能现有的学习框架.其次,按照大模型赋能具身智能的方式,将现有研究分为大模型驱动的环境感知、大模型驱动的任务规划、大模型驱动的基础策略、大模型驱动的奖励函数、大模型驱动的数据生成等5类范式.最后,总结了大模型驱动的具身智能中存在的挑战,对可行的技术路线进行展望,为相关研究人员提供参考,进一步推动国家人工智能发展战略.

数据合理定价:利用数据资产图谱解析数据价值网络

在《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称“数据二十条”)指导下,我国正在快速建设数据要素市场。本文从“数据二十条”对数据收益的指导原则出发,基于公平性与有效性原则,构建数据定价与数据资产价值评估的理论基础,并以与央企、互联网集团和金融机构的合作为基础,开发相关计算技术。理论证明:在满足公平性与有效性原则的情形下,在任一经济活动中的参与贡献数据要素,存在一个唯一、公平有效的收益分配理论解。进一步,开发数据资产图谱技术,用以解析数据生产使用链条上下游数据的贡献度,并可不断自动化盘点数据在各项经济活动中的收益值,为数据资产价值评估提供参数依据。

中国顶尖高校AI班班主任齐聚共话人才培养

9月1日,2022年世界人工智能大会(WAIC)主论坛科学前沿全体会议在上海世博中心开幕。论坛现场齐聚清华大学姚班班主任赵行、北京大学图灵班班主任董豪、上海交通大学吴文俊人工智能博士班班主任卢策吾、浙江大学图灵班班主任吴飞、中科大少年班学院副院长王杰五位国内AI人才培养导师,围绕“人工智能人才培养的根基”和“引领国际前沿的自主创新人才”等话题展开讨论。