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Enactive AI
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提出用于复杂工业系统的具身人工智能框架
提出了一种名为具身人工智能（Enactive AI）的新概念框架，用于企业和工业推理，超越大型语言模型以应对复杂系统挑战。该框架通过模式智能（Schema Intelligence）整合组织和特定站点的运营模型，并由具身决策周期（Enactive Decision Cycle）指导以进行持续更新。具身人工智能旨在将人工智能能力从单纯的模型性能提升到可靠、可治理且具有社会价值的系统感知行动。
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AI研究论文提倡具身感知和具身交互
该论文提出将具身方法整合到人工智能中，将感知视为与环境的积极、具身参与，而不是被动输入处理。它强调了四个关键的具身概念：经验、行动-感知不可分割性、自主性和具身性，并认为包括大型语言模型在内的主流人工智能都忽视了这些概念。虽然强化学习通过其对行动和交互的关注分享了一些具身原则，但该论文建议需要更广泛地纳入具身思想，以实现更强大的人工智能。