在计算机科学和人工智能领域，多模态交互（Multimodal Interaction）指的是系统能够通过多种感知方式，如视觉、听觉、触觉等，与用户进行互动。Agent AI，即代理人工智能，是一种新兴的研究领域，它关注于创建能够在不同领域和应用中感知并采取行动的智能代理系统。在多模态AI系统的未来发展中，将这些系统具体化为在物理和虚拟环境中的代理，是提高它们交互性的一种很有前景的方法。通过使用现有的基础模型作为具体化代理的基础构建块，模型能更容易地处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更为复杂和情境感知的AI系统至关重要。 李飞飞教授作为“斯坦福AI教母”，在多模态智能代理领域做出了显著的贡献。她的研究团队开发了一套Agent AI系统框架，其不仅能在现实世界中进行多模态的理解，还通过现实-不可知训练方法，利用生成式AI和多种独立数据源，使得大型基础模型能够应用于物理和虚拟世界。Agent AI项目不仅推动了多模态交互技术的发展，而且展示了它成为实现通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）的潜在途径。 Agent AI系统的框架设计目的是为了在广阔的领域和应用中感知和行动，其采用了代理范式作为接近AGI的路径。这类系统在处理多模态数据（如用户行为、环境物体、声音表达和整体情绪等）方面具备极高的能力，这使得它们能够向代理提供信息并指导其在给定环境中的响应。例如，一个能够理解用户动作、人类行为、环境对象、音频表达和场景情绪的系统，能够更好地为代理提供决策依据。此外，为了加快基于代理的多模态智能研究，研究者定义了“Agent AI”作为一个交互式的智能代理类别。 Agent AI系统的关键优势在于其跨现实训练方法，即通过在现实世界和虚拟世界共享的数据上进行训练，从而使得训练好的模型可以跨领域使用。这种训练方法克服了过去在特定情境下设计的AI系统难以适配到新环境的问题。Agent AI的研究成果不仅在学术界引起高度关注，还对商业应用产生了深远影响，例如，微软研究院在Redmond的团队和其他学术机构合作，共同推动了这一领域的研究进展。 多模态AI系统的泛滥可能会成为我们日常生活的一个普遍现象。因此，使这些系统更具互动性的方法是将它们具体化为在物理和虚拟环境中的代理。目前，系统借助现有的基础模型作为构建具体化代理的基本构建块。将代理嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更加精细和情境感知的AI系统至关重要。 Agent AI作为一种新型的多模态交互研究方向，为人工智能系统提供了一种新的设计和应用范式。通过对不同领域的深入理解和处理能力，Agent AI将成为未来人工智能研究和应用中的一个重要领域，特别是在推动通用人工智能发展的进程中，起到了推动和创新的作用。

Agent AI在多模态交互方面展现出巨大潜力，通过整合各类技术，在游戏、机器人、医疗等领域广泛应用。如游戏中优化NPC行为，机器人领域实现多模态操作等。然而，其面临数据隐私、偏见、可解释性等问题。未来，需加强技术创新，改进算法提升性能，解决伦理问题，推动跨领域融合，以实现Agent AI的持续发展，为社会带来更多积极影响。本文只对关键信息做了阐述，大佬的文档最好还是阅读下原文，原文信息更丰富。看不懂英文的小伙伴也不用着急，关注公众号后回复 李飞飞 获取第一手英文翻译稿，爽到飞起。 Agent AI，即智能体人工智能，是当前人工智能研究领域中的一个热门话题。它主要涉及到能够理解多种不同类型输入信息，并做出相应回应的系统。Agent AI的核心在于多模态交互能力，即不仅能够处理视觉、听觉等多种感官信息，还能理解语言、文本等抽象数据。这种交互模式是实现通用人工智能（AGI）的关键途径之一。 在游戏开发中，Agent AI被用来优化非玩家角色（NPC）的行为。它可以使NPC更加智能，能够根据玩家的行为和周围环境做出更加自然和复杂的反应。在机器人领域，Agent AI使得机器人可以借助视觉、听觉等多种感知方式，执行更复杂的操作任务。在医疗领域，Agent AI正被探索用于提高诊断准确性和治疗方案的个性化。 然而，Agent AI的发展并非没有挑战。数据隐私问题、模型偏见、结果的可解释性都是需要解决的关键难题。数据隐私问题需要确保在使用用户数据时，不会侵犯其隐私权；模型偏见是指AI系统可能会因为训练数据的偏差而产生不公平或错误的判断；而结果的可解释性则是指我们需要理解AI作出决策的原因，以增加人们对AI系统的信任。 为了推动Agent AI的进一步发展，必须强化技术创新，并改进算法以提升性能。同时，还需要解决伦理问题，确保AI的发展不会对社会产生负面影响。跨领域融合也是一个重要的发展方向，它将推动不同学科间的知识和技术交流，从而实现Agent AI的全面进步。 本文对Agent AI的研究和应用进行了综述，特别是对于其在多模态交互方面的探索。通过整合生成AI和多个独立数据源，Agent AI已经展现出了在物理世界中进行多模态理解的能力，并能在跨现实数据上进行训练，从而在物理世界和虚拟世界中都能得到应用。在这一过程中，Agent AI系统的总体概述被展示为能够在多个不同领域和应用中感知和行动，作为通向通用人工智能（AGI）的一条途径。 未来，Agent AI有望在虚拟现实或模拟场景中创建出能够与人类进行交互的智能体。这不仅将为人们带来全新的交互体验，也可能对整个人工智能领域的发展产生深远影响。通过本文的阐述，我们可以看到Agent AI的发展前景广阔，但同时也需要注意它在伦理和技术上所面临的挑战。 重要的是，我们应该意识到Agent AI不仅仅是技术的进步，更是人工智能在日常生活中应用的一个重要标志。随着技术的不断成熟，Agent AI可能会成为我们生活中不可或缺的一部分。因此，无论是在技术、伦理还是社会层面，我们都应做好充分的准备，以应对这一变革的到来。Agent AI的探索之旅充满希望，同时也充满了挑战，它需要我们每一个人的参与和支持。只有这样，我们才能确保技术的进步能够造福社会，而不仅仅是技术本身的发展。

VR 互动变得简单 Auto Hand 是一款高品质物理交互系统，设计为用户友好且高度可定制。Auto Hand 包含在线文档和设置向导，其中提供质量选项，以确保根据项目约束获得最佳质量 Auto Hand 包含一个自动姿势生成系统，该系统将配置抓取时手的形状。可与所有原始碰撞器和网格碰撞器配合使用！ 配备功能齐全的运动控制器，包括平滑移动、传送、攀爬、静态头部防撞保护系统。 VR 物理交互包括重量、碰撞、双手抓取、拉开断裂事件、高质量投掷、远距离抓取等选项。基于物理的小工具、杠杆、滑块、门、轮子、拨盘和按钮示例。Auto Hand 充分利用了 Unity 事件和工具提示文档，使其成为一款功能强大且用户友好的工具。 支持 Unity 2019.4 -> Unity 6+ ---------------------------------------------------------- 用户友好设计 高度可定制 Unity 活动 安装向导 文档、工具提示和注释代码 无隐藏/不可编辑的代码 低性能影响

Theoretical study of the interaction between CFCl3 and SO2，王芳，，Ab initio calculations have been performed on a complex of CFCl3 with SO2. Ten stable configurations are found with no imaginary frequencies using the Møller–Plesset secon

乙型肝炎病毒X蛋白与ECSIT蛋白相互作用促进白介素1诱导的NF-kB信号通路的激活，陈婉南，刘玲玲，乙型肝炎病毒X蛋白（HBx蛋白）可反式激活多种转录因子，其中包括可以调节多种炎症相关基因的核因子κB（NF-κB）。然而HBx蛋白在NF-κB�

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Interaction Design 交互式设计

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通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

交互是一种用于AI代理的逼真的可交互框架。 消息 （6/2020）我们提供了一个微型框架，以简化在Docker中运行AI2-THOR的工作。 可以通过以下网址访问它： : 。 （4/2020）框架的版本2.4.0更新在这里。 现在，所有不属于环境结构的sim对象都可以通过物理相互作用移动。 添加了新的对象类型，并添加了许多新的动作。 请在查看 （2/2020）AI2-THOR现在包括两个框架： 和 。 iTHOR包含交互式对象和场景，而RoboTHOR包含模拟场景及其对应的真实世界副本。 （9/2019）已添加框架2.1.0版更新。 添加了新的对象类型。 添加了新的初始化操作。 分割图像的生成在所有场景中都得到了改善。 （6/2019）AI2-THOR框架的2.0版更新现已发布！ 我们的动作和对象状态增加了三倍，增加了新的动作，可以在视觉上进行明显的状态更改，例如电子设备上的屏幕