天橋腦科學研究院的 OMNE 長期人工智能記憶框架榮登 GAIA 排行榜榜首

加州紅木城2024年10月30日 /美通社/ -- 天橋腦科學研究院 (TCCI) 內部人工智能團隊憑着對大腦和記憶的深入了解，而自主研發 OMNE Multiagent Framework，其除了在人工智能方面取得重大突破，並於 Meta AI、Hugging Face 及 Hugging Face 的 AutoGPT 共同推出的 GAIA (General AI Assistants) 基準排行榜 (https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard) 中榮登榜首。與世界領先機構（包括 Microsoft Research）的某些框架比較，OMNE 的表現較為優勝。這項成就建立於 TCCI 多年大腦研究基礎上，而為代理配備長期記憶 (LTM) 能力，這予該框架更深入兼更緩慢思考，並於解決複雜問題時，提升大型語言模型 (LLM) 的決策能力。

自研究院創辦人兼前中國科技領袖陳天橋去年宣佈「All-In AI 戰略」後，這項里程碑是 TCCI 人工智慧團隊的重大成就。

OMNE 目前總成功率為 40.53%，超越 Meta、Microsoft、Hugging Face、普林斯頓大學、香港大學、British AI Safety Research Institute 和 Baichuan 等公司提供的總成功率。相比之下，配備外掛程式的 GPT-4 的成功率僅達 15%。

由於 GAIA 排行榜是多代理智能最高要求數據集之一，因此在該排行榜名列前茅顯示了 TCCI 的人工智能專業知識深度，以及突破創新界限的能力。

OMNE 是一個多代理協作框架，並以長期記憶 (LTM) 為本。每個代理均具備相同兼獨立的系統結構，可以自主學習和理解完整世界模型，從而獨立了解自身環境。此多代理程式協作系統以 LTM 為基礎，協助人工智能系統即時適應個別行為變化，改善任務規劃與執行，並促進客製和高效率的自我進化。

這項突破是整合長期記憶機制，大幅減少 MCTS 的搜尋空間，並提升複雜問題的決策能力。OMNE 透過引入更高效率兼更有邏輯的推理，不僅提高單一代理的智能水平，還透過改進協作機制，大幅提升多代理系統的功能。這種提升是從人類大腦皮層柱狀結構研究中，汲取靈感。皮質柱作為大腦認知和行為功能的基本單元，透過複雜的協作機制，執行訊息處理。該人工智能模型透過強化單一智能與代理之間的協作，可能逐漸產生認知能力出現，建構內部表示模型，進而促進該系統整體智能的進步。

TCCI 人工智能團隊負責人表示：「我們看到 OMNE 在 GAIA 排行榜名列首位，感到非常自豪。這項成就證明使用長期記憶體來推動人工智能自我進化，而解決現實世界問題的巨大潛力。我們相信，推進長期記憶和人工智能自我演化的研究，對於人工智能科技的持續開發和實際應用十分重要。」

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