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PARTNR
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目标受众为人工智能研究人员、开发者和教育工作者，特别是那些专注于多智能体系统、自然语言处理和人机交互的专业人士。PARTNR提供了一个平台，让他们可以测试和改进他们的算法和模型，以更好地理解和模拟人类与AI代理之间的互动。
研究工具模型训练与部署#AI#多智能体#自然语言处理#基准测试#人机交互普通产品商用
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简介
PARTNR是由Meta FAIR发布的一个大规模基准测试，包含100,000个自然语言任务，旨在研究多智能体推理和规划。PARTNR利用大型语言模型（LLMs）生成任务，并通过模拟循环来减少错误。它还支持与真实人类伙伴的AI代理评估，通过人类在环基础设施进行。PARTNR揭示了现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的显著局限性，人类能解决93%的任务，而LLMs仅能解决30%。
截图
产品特色
• 包含100,000个自然语言任务，用于多智能体推理和规划研究
• 利用LLMs大规模生成任务，并通过模拟循环减少错误
• 支持与真实人类伙伴的AI代理评估
• 揭示现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的局限性
• 提供人类在环基础设施，以评估AI代理
• 强调了自然语言任务中空间、时间和异构智能体能力约束的特点
• 分析显示，与人类相比，LLMs在任务解决能力上有显著差距
使用教程
1. 访问PARTNR官方网站：https://aihabitat.org/partnr/。
2. 阅读关于PARTNR的介绍和背景信息，了解其目标和功能。
3. 探索PARTNR提供的任务样本，了解任务的类型和复杂性。
4. 如果需要，访问PARTNR的GitHub页面，获取相关代码和工具。
5. 根据PARTNR的指南，设置你的实验环境，包括必要的软件和硬件。
6. 使用PARTNR提供的数据集和工具，对你的AI代理进行测试和评估。
7. 分析测试结果，根据PARTNR的反馈优化你的AI代理。
8. 参与PARTNR社区，与其他研究人员和开发者分享你的经验和发现。
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