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谷歌的人工智能能够编写自己的代码

行业文章 快米云 来源:快米云 14浏览

谷歌的人工智能能够编写自己的代码

  • 谷歌已宣布计划使用AI在新推出的名为 code as policies 的平台上编写自己的代码,并公布了其对演示视频和生成代码的实验。
  • 演示展示了不同类型的机器人手臂适应新指令的示例,例如在使正方形变大之前在正方形中移动块。
  • 谷歌已在GitHub 上提供代码,以允许社区对该系统进行试验,他们的研究人员将继续进行测试以改进 AI 编码。

谷歌披露了一种使用大型语言模型 (LLM) 的新方法,该方法展示了机器人在接收到基于人类的指令后如何编写自己的代码。谷歌的最新努力表明,先进的人工智能可以理解人类的开放式提示,并在物理空间中合理、安全地做出反应。

自编码谷歌人工智能

谷歌发布了一篇新的博客文章,介绍其开发人员的“代码即策略”(CAP)语言模型程序。该博客文章显示了实验和交互式模拟机器人演示视频以及生成的代码。该实验涉及一个用 Python 代码编写的代码编写 AI 模型 (LMP),当提示以纯英语编写时,该模型可以创建新代码。谷歌的研究人员在他们的博客文章中写道;

« 如果得到人类的指令,机器人可以自主编写自己的代码与世界互动呢?事实证明,最新一代的语言模型,例如 PaLM,能够进行复杂的推理,并且还接受了数百万行代码的训练。给定自然语言指令,当前的语言模型不仅擅长编写通用代码,而且正如我们所发现的,还擅长编写可以控制机器人动作的代码。» 

谷歌研究人员将大型语言模型与其 Everyday Robots 相结合,以便他们能够更好地响应人类的复杂请求。据他们介绍,CaP 将允许单个系统执行复杂多样的机器人任务,而无需针对特定任务的培训。演示展示了适应新指令的不同类型的机械臂示例,例如在使正方形变大之前在正方形中移动块。CaP 泛化到机器人中的特定层:解释自然语言指令,处理感知输出,并通过预训练的语言模型提供一定程度的泛化。 

一些限制

研究人员也遇到了一些限制。根据他们的说法,当前的代码作为策略受到感知 API 可以描述的范围以及最早可用的控制的限制。只有一些原始参数可以在不使提示过度饱和的情况下进行调整。与提供给语言模型提示的少数示例相比,Caps 还难以解释更复杂的指令或在不同的抽象级别上操作。

谷歌已经在GitHub 上发布了代码 ,让社区可以试验这个系统,而研究人员计划通过使用 CapP 来了解更多信息。 人工智能编写的代码数量正在增加。GitHub 最近还推出了其 AI 驱动的编码技术 Copilot,普遍可供全球开发人员使用。

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