生成模型和机器学习有望在MOF中加速材料，以捕获二氧化碳捕获和收集水，但面临着巨大的挑战，可以在确保合成性的同时导航巨大的化学空间。在这里，我们提出了MOFGEN，这是一种包含互连剂的代理AI系统：一种大型语言模型，该模型提出了新型MOF组成，一种扩散模型，一种生成晶体结构的扩散模型，优化和过滤候选者的量子机械剂，以及同步 - 及可及性剂，并以专家规则和机器学习为指导。经过对所有实验报告的MOF和 ...

基于大语言模型（LLM）的智能代理系统在现实世界应用中显示出巨大的潜力。但是，现有的代理框架仍然面临任务计划和执行的关键限制，从而限制了其有效性和可推广性。具体而言，当前的计划方法通常缺乏明确的全球目标，导致代理人陷入本地分支机构或制定不可执行的计划 ...

基于文本的游戏为基于语言的自主代理提供了宝贵的环境。但是，计划学习范例，例如结合蒙特卡洛树搜索（MCT）和增强学习（RL）的范例，由于广泛的迭代，尤其是耗时的。此外，这些算法执行不确定性驱动的探索，但缺乏语言理解和推理能力 ...

结合语言，愿景和最近动作的基础模型已彻底改变了利用互联网规模数据的能力，以推理有用的任务。但是，训练体现的基础模型的主要挑战之一是缺乏基于物理世界的数据。在本文中，我们提出了Autort，该系统利用现有的基础模型来扩大在人类的监督下完全看不见的情况下运营机器人的部署 ...

大型语言模型（LLMS）的显着成功阐明了为学术和工业社区实现人工智能的有希望的途径，因为它们在各种应用程序中的前所未有的表现。随着LLM在研究和商业领域的突出地位，其安全性和安全性的影响已成为一个日益严重的关注点，不仅对于研究人员和公司而言，而且对每个国家也是如此。当前，现有对LLM安全性的调查主要集中在LLM生命周期的特定阶段，e ...

作为人类交流的关键能力之一，说服力引起了智能对话系统领域的研究人员的广泛关注。我们人类倾向于说服他人通过各种情况下的对话来改变自己的观点，态度或行为（例如 ...

无人机（UAVS）举例说明的低空迁移率已经引入了各个领域的变革性进步，例如运输，物流和农业。利用灵活的观点和快速的机动性，无人机扩展了传统系统的感知和动作能力，从而引起了学术界和行业的广泛关注。但是，当前的无人机操作主要取决于人类控制，在简单的情况下仅具有有限的自主权，并且缺乏更复杂的环境和任务所需的智能和适应性 ...

尽管大型语言模型（LLM）在各个一般领域取得了显着进展，但在医学和医疗保健领域遇到了重大障碍。该领域面临着独特的挑战，例如特定领域的术语和对专业知识的推理。为了解决这些问题，我们为医学领域提出了一种新颖的多学科协作（MC）框架，该框架在角色扮演环境中利用基于 LLM 的代理参与多轮协作讨论，从而提高 LLM 的熟练程度和推理能力 ...