在快速发展的人工智能领域中，能够有效与人类互动并导航现实世界复杂性的代理成为了热门。这些代理不仅必须理解人类语言的细微差别，还必须将其与视觉环境相连接。
目前的代理模型通常学习遵循特定任务的简单语言指令，以奖励为驱动。然而，Dynalang 是一种创新的代理，被设计为预见即将到来的文本和图像表示，增强其决策过程。
其独特之处在于，它能够根据设想的模型展开来塑造其行动，超越了将语言的作用局限于行动预测的传统代理。这种方法将语言重新想象为预测未来的工具，涵盖了观察、世界行为和有奖情景。
这种观点将语言理解和未来预测融合为一种强大的自监督学习目标。Dynalang 通过利用过去的语言输入来预测未来的语言、视频和奖励，提升了其语言理解能力。
这种策略使代理具有了深入的语义理解。Dynalang 的独特之处在于其多功能性。与仅依赖环境内在线交互的传统代理不同，Dynalang 适用于在涵盖文本、视频或两者混合的数据集上进行预训练，无需行动或奖励。
该代理能够轻松适应，同样擅长解决从语言引导的网格导航到穿越复杂逼真的家庭扫描等任务。Dynalang 利用可用的多样化语言线索，无论是环境描述、游戏规则还是复杂的指示，来增强其跨领域任务性能。
随着人工智能领域的不断发展，Dynalang 有潜力重塑基于语言的代理学习。它将语言才能和预测能力融合在一起，可以重新塑造我们设想的代理-人类互动方式。
如果您想了解更多信息，可以访问 Dynalang GitHub。
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