Meta开源用于数学等复杂推理AI Agent—HUSKY

AI-Agent4个月前发布 AIGCOPEN
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Meta开源用于数学等复杂推理AI Agent—HUSKY

 

文章摘要


【关 键 词】 AI Agent数学推理迭代推理行动生成开源项目

由Meta、华盛顿大学和阿伦AI实验室联合开发的HUSKY,是一款专注于数学和表格等复杂推理任务的AI Agent。HUSKY的创新之处在于其统一的行动空间设计,允许AI在不同领域中解决难题,提升了AI的泛化能力。该AI Agent采用迭代推理方法,模仿人类分层次解决问题的方式,有效处理超复杂任务。

HUSKY的核心是行动生成器,它通过“few-shot prompting”技术,能够快速学习并适应新任务,无需额外训练。行动生成器接收问题和解决方案历史,预测下一步行动和所需工具。执行阶段则由专家模型完成,包括代码生成器、数学推理器、查询生成器和常识推理器等,针对不同任务执行具体操作。

HUSKY的行动生成与执行是一个闭环迭代过程,行动生成器和专家模型紧密协作,不断生成和执行行动,同时更新解决方案状态,直至找到最终答案。

研究人员对HUSKY进行了广泛的测试,包括数值推理、表格推理、知识基础推理和混合工具推理任务。测试结果显示,HUSKY在数值推理任务中表现出色,成功处理了从基础到高难度的数学问题。在表格推理任务中,HUSKY同样展现了卓越的能力。此外,HUSKY在数据检索和查询方面也有显著表现。

HUSKY的开源地址为:https://github.com/agent-husky/Husky-v1,相关论文可在https://arxiv.org/abs/2406.06469查阅。这一AI Agent的开发,为数学和表格推理领域带来了新的解决方案,展现了AI在复杂推理任务上的潜力。

“极客训练营”

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 932字 | 4分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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