由李飞飞等人著作的《AGENT AI: SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》是一篇关于多模态交互和Agent AI最全面的论文以及未来展望，这份报告可能代表着未来 AI 商业化最有价值的方向之一，分享给大家！
1. Agent AI的定义与目标：
- Agent AI是一类交互系统，能够感知视觉刺激、语言输入和其他环境基础数据，并产生有意义的具体行动。
- Agent AI被视为实现人工通用智能（AGI）的有前景途径之一。
2. 多模态AI系统：
- 多模态AI系统将成为我们日常生活中的普遍存在，通过将这些系统体现为物理和虚拟环境中的代理，可以提高它们的交互性。
3. Agent AI的整合与应用：
- 探讨了如何将Agent AI与大型基础模型（如LLMs和VLMs）整合，以及这些模型在机器人操控、导航和人类动作生成中的应用。
4. Agent AI的学习策略：
- 包括强化学习（RL）、模仿学习（IL）、传统RGB学习、上下文学习等方法。
5. Agent AI的分类：
- 涵盖了通用代理领域、具身代理、交互代理、模拟和环境代理、生成代理等多个类别。
6. Agent AI的应用任务：
- 在游戏、机器人技术、医疗保健等领域的应用，包括NPC行为、人-NPC交互、基于代理的游戏分析、场景合成等。
7. 跨模态、跨领域和跨现实的Agent AI：
- 探讨了Agent AI在跨模态理解、跨领域理解和模拟到现实转移（Sim-to-Real Transfer）方面的研究进展。
8. Agent AI的持续自我改进：
- 讨论了基于人类交互数据和基础模型生成数据的Agent AI如何实现持续学习和自我改进。
9. Agent AI数据集和基准测试：
- 提出了两个新的基准测试：“CuisineWorld”多代理游戏数据集和“VideoAnalytica”音视频语言预训练数据集。
10. 伦理考量：
- 讨论了Agent AI的伦理问题，包括数据隐私、使用和潜在的社会影响。
11. 多样性声明：
- 强调了在多模态和代理AI研究中考虑多样性和包容性的重要性。
这份论文提供了Agent AI领域的全面概述，包括其理论基础、技术进展、应用案例和未来发展方向，以及伴随技术发展而来的伦理和社会问题。
