推理被高度认可为生成人工智能的下一个前沿领域。通过推理,我们可以将任务分解为更小的子集并单独解决这些子集。例如以前的论文:思维链、思维树、思维骨架和反射,都是最近解决LLM推理能力的一些技术。此外推理还涉及一些外围功能,例如访问外部数据或工具。在最近的几年里,我们已经看到模型在特定的推理技术中表现得非常好,但它们无法跨领域推广。这是Meta AI、Allen Institute of AI和University of Washington的研究人员在最近一篇论文中所要解决的问题。
HUSKY是一个开源语言代理,设计用于处理各种复杂的任务,包括数字、表格和基于知识的推理。与其他专注于特定任务或使用专有模型的代理不同,HUSKY在统一的框架内运行。它分为两个阶段:1、生成解决任务所需的下一个行动;2、它使用专家模型执行此操作,并在此过程中更新解决方案。
这个框架的名字来源于 “哈士奇”因为雪橇犬在拉雪橇时是一起来合作前进的,并且在前进的过程中要针对路面情况有自己的判断和决定,这非常符合这个代理的工作思路。但是看到这个名字我总感觉这个代理不太聪明的样子。
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