DeepMind公布集成2种念念维方法的Talker-Reasoner AI代理东说念主框架

Google DeepMind上周公布具备2种念念维方法的系统框架，可让AI代理东说念主（agent）能兼具快、慢念念考的效益。

现存大型语言模子能以当然语言和用户互动，具有二种才气，包括对话和运筹帷幄／念念考。DeepMind团队筹划的一种由双系统构成的Talker-Reasoner代理东说念主框架，能同期试验对话及多时刻推理任务，一如由以色列诺贝尔经济学家Daniel Kahneman提倡的“快念念慢想”（之后也被翻译成多国语言版块，包括繁中版）的东说念主类相似。

DeepMind筹划的双系统代理东说念主框架中，系统1 Talker LLM能试验快速、直观及合谚语言恢复，认真感知不雅察外界、赢得用户恢复，况且以当然对话和用户互动。系统2 Reasoner LLM认真措置复杂的问题，这波及从外界取得资讯增强其常识，像是调用器具、从外部数据库获取资讯。相较Talker LLM的快速恢复，Reasoner的启动更为徐徐、深远及具逻辑性，包含多阶段推理和运筹帷幄、调用、试验行动等动作。Talker和Reasoner之间历程共同内存互动。Reasoner赢得常识后，除了试验行动，也更新其（内存中的）常识信仰，并提供Talker产生新的谈话本色。在接获用户互动输入问题时，Talker不错以现存常识为基础、提供直观恢复，也不错恭候Reasoner代理东说念主产出常识，蔓延恢复用户。

DeepMind团队期骗Gemini 1.5 Flash筹划出错含双系统AI代理东说念主，在测试中，让该系统饰演用户就寝率领参谋人，在听取用户说后光，提供改善就寝的淡薄。参谋团队发现，系统在“交融”用户问题阶段，其代理东说念主（Talker）直观化、素养恢复用户，但当Reasoner未能交融其率领是哪个阶段时，会提供较直观化而不消的淡薄。举例使用降噪窗帘及隔音板。为措置此问题，参谋团队加入“率领”阶段施展，Talker一朝读取到率领阶段时，就会恭候Reasoner提供的资讯，而非直观恢复用户。这时系统2就取得主导，而非只给系统1产出的恢复，举例为房间换热诚轻柔的壁纸。

参谋东说念主员指出，本参谋是首个使用双系统的代理东说念主，欲改善其服从，将来不错让Talker-Reasoner框架中的Talker自动判断是否加入System 2的资讯看成恢复，或是System 2加入更多Reasoner，以千般化其输入的顾虑资讯。