Grouss Action Models (LAMs): Déi nächst Grenz an AI-Powered Interaktioun

Virun bal engem Joer huet de Mustafa Suleyman, Matgrënner vun DeepMind, scho gesot huet datt d'Ära vun generativ AI géif geschwënn eppes méi interaktiv ginn: Systemer kapabel Aufgaben ze Leeschtunge duerch Interaktioun mat Software Uwendungen a mënschlech Ressourcen. Haut fänken mir un dës Visioun mat der Entwécklung vun Kanéngchen AIsäin neien AI-ugedriwwenen Betribssystem, R1. Dëse System huet eng beandrockend Fäegkeet bewisen fir mënschlech Interaktioune mat Uwendungen ze iwwerwaachen an ze mimikéieren. Am Häerz vun R1 läit de Grouss Action Model (LAM), en fortgeschrattenen AI Assistent adept fir d'Benotzer Intentiounen ze verstoen an Aufgaben am Numm auszeféieren. Wärend virdru bekannt vun anere Begrëffer wéi Interaktiv AI an Grouss Agent Model, d'Konzept vun LAMs gewënnt Dynamik als pivotal Innovatioun an AI-powered Interaktiounen. Dësen Artikel entdeckt d'Detailer vun LAMs, wéi se aus traditionell l ënnerscheedenarge Sproochmodeller (LLMs), stellt dem Rabbit AI säi R1 System vir, a kuckt wéi Apple sech op eng LAM-ähnlech Approche beweegt. Et diskutéiert och d'Potenzial Notzunge vun LAMs an d'Erausfuerderunge si konfrontéiert.

Grouss Action oder Agentic Models (LAMs) verstoen

E LAM ass en fortgeschratten AI Agent entwéckelt fir mënschlech Intentiounen ze begräifen an spezifesch Ziler auszeféieren. Dës Modeller excel beim Verständnis vu mënschleche Bedierfnesser, Planung vun komplexen Aufgaben, an Interaktioun mat verschiddene Modeller, Uwendungen oder Leit fir hir Pläng auszeféieren. LAMs ginn doriwwer eraus einfach AI Aufgaben wéi Generéiere Äntwerte oder Biller; si sinn voll-vollwäerteg Systemer entworf komplex Aktivitéiten ze verschaffen wéi Planung reesen, Fuerplang Rendez, an Gestioun vun Emails. Zum Beispill, an der Reesplanung, e LAM koordinéiert mat enger Wiederapplikatioun fir Prognosen, interagéiert mat Fluchbuchungsservicer fir passend Flich ze fannen, an engagéiert mat Hotelbuchungssystemer fir Ënnerkonft ze sécheren. Am Géigesaz zu villen traditionellen AI Modeller déi eleng op ofhängeg sinn neural Netzwierker, LAMs benotzen eng Hybrid Approche kombinéiert neuro-symbolesch programméiere. Dës Integratioun vun symbolesch programméiere hëlleft am logesche Begrënnung a Planung, wärend neural Netzwierker bäidroe fir komplex sensoresch Mustere z'erkennen. Dës Mëschung erlaabt LAMs e breet Spektrum vun Aufgaben unzegoen, se als nuancéiert Entwécklung an AI-ugedriwwen Interaktiounen ze markéieren.

Vergläicht LAMs mat LLMs

Am Géigesaz zu LAMs sinn LLMs AI Agenten déi excel bei der Interpretatioun vun de Benotzer Ufroen an der Generatioun vun textbaséierte Äntwerten, déi haaptsächlech mat Aufgaben hëllefen déi Sproochveraarbechtung involvéieren. Wéi och ëmmer, hiren Ëmfang ass allgemeng limitéiert op Textbezunnen Aktivitéiten. Op der anerer Säit erweideren LAMs d'Fäegkeeten vun AI iwwer d'Sprooch, wat hinnen erlaabt komplex Aktiounen auszeféieren fir spezifesch Ziler z'erreechen. Zum Beispill, wärend en LLM effektiv eng E-Mail op Basis vu Benotzerinstruktiounen ausschaffe kann, geet e LAM weider andeems se net nëmmen de Kontext ausschaffen, awer och de Kontext verstoen, iwwer déi entspriechend Äntwert entscheeden an d'Liwwerung vun der E-Mail managen.

Zousätzlech sinn LLMs typesch entwéckelt fir den nächsten Token an enger Sequenz vum Text virauszesoen a schrëftlech Instruktiounen auszeféieren. Am Géigesaz, sinn LAMs net nëmme mat Sproochverständnis ausgestatt, awer och mat der Fäegkeet fir mat verschiddenen Uwendungen an real-Welt Systemer wéi IoT Geräter ze interagéieren. Si kënne kierperlech Handlungen ausféieren, Geräter kontrolléieren an Aufgaben verwalten déi interagéiere mat der externer Ëmwelt erfuerderen, sou wéi Rendez-vousen oder Reservatioune maachen. Dës Integratioun vu Sproochkompetenzen mat praktescher Ausféierung erlaabt LAMs iwwer méi divers Szenarie wéi LLMs ze bedreiwen.

LAMs an Aktioun: The Rabbit R1

d' Kanéngchen R1 steet als prime Beispill vu LAMs am praktesche Gebrauch. Dësen AI-ugedriwwenen Apparat kann verschidde Applikatiounen duerch eng eenzeg, userfrëndlech Interface verwalten. Equipéiert mat engem 2.88-Zoll Touchscreen, enger rotéierender Kamera, an engem Scrollrad, ass de R1 an engem schlanken, gerundéierte Chassis gelagert an Zesummenaarbecht mat Teenage Engineering. Et funktionnéiert op engem 2.3GHz MediaTek Prozessor, verstäerkt duerch 4GB Erënnerung an 128GB Späichere.

Am Häerz vum R1 läit säi LAM, deen intelligent App-Funktionalitéiten iwwerwaacht, a komplex Aufgaben vereinfacht wéi d'Musek kontrolléieren, den Transport reservéieren, d'Epicerie bestellen a Messagen schécken, alles vun engem eenzege Punkt vun der Interaktioun. Op dës Manéier eliminéiert R1 de Stress vum Wiessel tëscht méi Apps oder multiple Login fir dës Aufgaben auszeféieren.

De LAM am R1 gouf ufanks trainéiert andeems se mënschlech Interaktioune mat populäre Apps wéi Spotify an Uber observéieren. Dës Formatioun huet LAM aktivéiert fir Benotzerinterfaces ze navigéieren, Ikonen z'erkennen an Transaktiounen ze veraarbecht. Dës extensiv Ausbildung erméiglecht de R1 sech fléissend un praktesch all Applikatioun unzepassen. Zousätzlech erlaabt e speziellen Trainingsmodus d'Benotzer nei Aufgaben aféieren an automatiséieren, kontinuéierlech d'R1's Gamme vu Fäegkeeten erweideren an en dynamescht Tool am Räich vun AI-ugedriwwenen Interaktiounen maachen.

Apple's Fortschrëtter Richtung LAM-inspiréiert Fäegkeeten zu Siri

Apple's AI Fuerschungsteam huet viru kuerzem Abléck an hir Efforte gedeelt fir dem Siri seng Fäegkeeten duerch eng nei Initiativ ze förderen, ähnlech wéi déi vun LAMs. D'Initiativ, duergestallt an engem Fuerschung Pabeier op Referenz Resolutioun Als Sprooch Modeller (ReALM), zielt fir d'Siri seng Fäegkeet ze verbesseren fir de Gespréichskontext ze verstoen, visuellen Inhalt um Bildschierm ze veraarbechten an Ambientaktivitéiten z'entdecken. D'Approche ugeholl vum ReALM beim Ëmgank mat User Interface (UI) Inputen zitt Parallelen zu de Funktionalitéiten, déi am Rabbit AI's R1 observéiert ginn, a weist dem Apple seng Intent fir dem Siri säi Verständnis vu Benotzerinteraktiounen ze verbesseren.

Dës Entwécklung beweist datt Apple d'Adoptioun vu LAM-Technologien berücksichtegt fir ze verfeineren wéi d'Benotzer mat hiren Apparater interagéieren. Och wann et keng explizit Ukënnegung iwwer d'Deployment vu ReALM gëtt, proposéiert d'Potenzial fir d'Siri seng Interaktioun mat Apps wesentlech ze verbesseren, verspriechend Fortschrëtter fir den Assistent méi intuitiv a reaktiounsfäeg ze maachen.

Potenziell Uwendungen vun LAMs

LAMs hunn d'Potenzial fir hiren Impakt wäit iwwer d'Verbesserung vun Interaktiounen tëscht Benotzer an Apparater ze verlängeren; si kéinte bedeitend Virdeeler iwwer verschidde Industrien ubidden.   

• Clientsservicer: LAMs kënne Clientsservice verbesseren andeems se Ufroen a Reklamatiounen iwwer verschidde Kanäl onofhängeg behandelen. Dës Modeller kënnen Ufroe mat der natierlecher Sprooch veraarbechten, Resolutiounen automatiséieren, a Fuerplang verwalten, personaliséierte Service ubidden baséiert op Clientsgeschicht fir Zefriddenheet ze verbesseren.
• Gesondheetswiesen: An der Gesondheetsariichtung kënnen LAMs hëllefen d'Patienteversuergung ze managen andeems se Rendez-vousen organiséieren, Rezepter verwalten an d'Kommunikatioun iwwer Servicer erliichteren. Si sinn och nëtzlech fir Remote Iwwerwachung, Interpretatioun vun medizineschen Donnéeën, an Alarm Personal an Noutfäll, besonnesch gutt fir chronesch an eeler Betreiungsmanagement.
• Finanzen: LAMs kënne personaliséiert finanziell Berodung ubidden an Aufgaben verwalten wéi Portfolio Balance an Investitiounsvirschléi. Si kënnen och Transaktiounen iwwerwaachen fir Bedruch z'entdecken an ze vermeiden, nahtlos mat Bankesystemer z'integréieren fir séier verdächteg Aktivitéiten unzegoen.

Erausfuerderunge vun LAMs

Trotz hirem bedeitende Potenzial begéinen LAMs verschidde Erausfuerderungen, déi upassen mussen.

• Dateschutz a Sécherheet: Wéinst dem breeden Zougang zu perséinlechen a sensiblen Informatioune musse LAMs funktionnéieren, assuréieren Dateschutz a Sécherheet eng grouss Erausfuerderung. LAMs interagéieren mat perséinlechen Donnéeën iwwer verschidde Applikatiounen a Plattformen, erhéijen Bedenken iwwer déi sécher Handhabung, Lagerung a Veraarbechtung vun dëser Informatioun.
• Ethesch a reglementaresch Bedenken: Wéi LAMs iwwerhuelen méi autonom Rollen an der Entscheedung an der Interaktioun mat mënschlechen Ëmfeld, ginn ethesch Considératiounen ëmmer méi wichteg. Froen iwwer Rechenschaftspflicht, Transparenz an d'Ausmooss vun der Entscheedung, déi op Maschinnen delegéiert ass, si kritesch. Zousätzlech kënnen et reglementaresch Erausfuerderunge sinn fir sou fortgeschratt AI Systemer iwwer verschidden Industrien z'installéieren.
• Komplexitéit vun der Integratioun: LAMs erfuerderen Integratioun mat enger Rei vu Software- an Hardwaresystemer fir Aufgaben effektiv auszeféieren. Dës Integratioun ass komplex a kann Erausfuerderung sinn ze managen, besonnesch wann Dir Aktiounen iwwer verschidde Plattformen a Servicer koordinéiert, wéi Buchung vu Flich, Ënnerkonft an aner logistesch Detailer an Echtzäit.
• Skalierbarkeet an Adaptabilitéit: Wärend LAMs entworf sinn fir un eng breet Palette vun Szenarien an Uwendungen unzepassen, d'Skaléierung vun dëse Léisunge fir divers, real-Welt Ëmfeld konsequent an effizient ze handhaben bleift eng Erausfuerderung. Sécherstellen, datt LAMs sech un verännerleche Bedéngungen upassen kënnen an d'Leeschtung iwwer verschidden Aufgaben a Benotzerbedürfnisser behalen, ass entscheedend fir hire laangfristeg Erfolleg.

De kuerze Resumé

Grouss Action Models (LAMs) entstinn als eng bedeitend Innovatioun am AI, beaflosst net nëmmen Apparatinteraktiounen, awer och méi breet Industrieapplikatiounen. Demonstréiert vum Rabbit AI's R1 an exploréiert an Apple's Fortschrëtter mat Siri, LAMs setzen d'Bühn fir méi interaktiv an intuitiv AI Systemer. Dës Modeller si bereet fir d'Effizienz an d'Personaliséierung iwwer Secteuren wéi Clientsservice, Gesondheetsariichtung a Finanzen ze verbesseren.

Wéi och ëmmer, den Détachement vun LAMs kënnt mat Erausfuerderungen, dorënner Dateschutzbedenken, ethesch Themen, Integratiounskomplexitéiten a Skalierbarkeet. Dës Themen unzegoen ass essentiell wéi mir op eng méi breet Adoptioun vun LAM Technologien virukommen, fir hir Fäegkeeten verantwortlech an effektiv ze profitéieren. Wéi LAMs weider entwéckelen, bleift hiert Potenzial fir digital Interaktiounen ze transforméieren wesentlech, wat hir Wichtegkeet an der zukünfteg Landschaft vun AI ënnersträicht.