文心一言排名墊底，卻成為百度業績增長杠桿
文/侯煜編輯/羅卿知識增強大預言模式文心一言發布后，百度公司熱度大幅提升，文心一言到底能為百度的業績帶來多大的增益成為業內關注焦點。近日，百度（NASDAQ：BIDU/09888.HK）公布了
在人工智能領域，如何讓多個智能機器人實現高效協作，一直是困擾科研人員的難題。近日，一項由俄國人工智能研究所、莫斯科物理技術學院與倫敦數學科學研究所聯合完成的研究，為這一難題提供了創新解決方案。研究團隊提出的共享記憶變換器（SRMT）技術，通過模擬人類大腦的協作機制，使機器人群體能夠像擁有“集體智慧”般協同行動。
傳統多智能體協作方法主要依賴兩種模式：中央控制系統統一指揮所有機器人，或通過復雜通信協議實現實時信息交換。然而，這兩種模式在動態環境中均存在明顯局限。中央控制易因單點故障導致系統癱瘓，而通信協議在信號干擾或設備故障時可能失效。研究團隊從人類大腦的“全局工作空間理論”中獲得靈感，開發出無需直接通信的共享記憶機制——每個機器人通過訪問公共記憶池獲取其他個體的經驗數據，從而間接實現策略協調。
技術核心在于為機器人構建“集體記憶庫”。每個智能體配備個人記憶模塊，記錄其行動軌跡、環境感知與決策邏輯。在做決策時，機器人不僅調用自身記憶，還會通過“交叉注意力機制”從共享池中篩選相關經驗。這種機制類似經驗豐富的協調者，能快速識別當前場景與歷史數據的相似性，優先參考最相關的協作案例。例如，當兩個機器人需要在狹窄通道相遇時，系統會自動調取類似場景下的“禮讓策略”，指導其中一個機器人暫停等待。
實驗驗證環節，研究團隊設計了極具挑戰性的“瓶頸導航任務”：兩個機器人分別位于由單格寬走廊連接的兩個房間，目標位置在對方房間。由于視野受限，機器人無法直接觀察對方動態，必須通過共享記憶推斷對方意圖。測試結果顯示，采用SRMT的機器人在“稀疏獎勵”環境下（僅到達目標時獲得獎勵）仍能保持98%以上的任務完成率，而傳統方法在此場景下幾乎無法學習有效策略。更引人注目的是，機器人通過記憶向量相似度變化展現出了“默契”：當一方到達目標后，另一方的行動策略會立即調整，證明系統成功實現了隱式通信。
在復雜場景測試中，SRMT的表現同樣出色。研究團隊使用POGEMA基準平臺模擬了迷宮、隨機障礙與真實地圖環境，最多協調64個機器人同時尋路。在倉庫模擬場景中，系統與啟發式路徑規劃算法結合后，吞吐量達到專業倉庫管理系統的92%。特別是在終身學習任務中，機器人需連續完成多個目標，系統通過動態更新記憶池，使平均吞吐量較傳統方法提升41%。
技術對比顯示，SRMT在三項關鍵指標上全面領先。與基于通信的MAMBA方法相比，SRMT無需建立復雜通信協議，計算復雜度降低67%；較價值分解的QMIX算法，其策略學習效率提高3倍；相比個體記憶機制的ATM系統，SRMT的協調成功率提升58%。在泛化能力測試中，系統在訓練環境100倍規模的地圖上仍能保持89%的任務完成率，證明其具備強大的環境適應能力。
從技術實現層面看，SRMT采用三層架構設計?？臻g編碼器通過卷積神經網絡解析環境信息，記憶處理層整合個人經驗與共享記憶，動作解碼器輸出最優行動。特別設計的“記憶池化”機制，能自動區分靜態環境特征與動態協作信息，使系統在處理1000個時間步的長任務時，記憶利用率較初始版本提升2.3倍。
該技術已展現出廣闊的應用前景。在物流領域，倉庫機器人可通過共享記憶實時調整路徑，避免傳統中央調度系統的延遲問題；自動駕駛場景中，車輛即使失去通信連接，仍能通過記憶匹配實現有序通行；搜救任務里，機器人群體可在信號屏蔽區域自主協調搜索路線。研究團隊正在開發輕量化版本，通過模型壓縮技術將參數規模減少72%，使其能部署在資源受限的嵌入式設備上。
盡管目前SRMT主要在模擬環境中驗證，但其展現的協作潛力已引發產業界關注。某國際物流企業正與研究團隊合作，計劃在其自動化倉庫中試點該技術?？蒲腥藛T同時指出，系統在超大規模群體（千級以上）的協調效率、與人類行為模式的兼容性等方面，仍需進一步優化。這項突破性研究為多智能體系統開辟了新路徑，其核心思想或將影響分布式計算、金融交易等多個需要群體智能的領域。
Q&A
Q1：共享記憶變換器SRMT如何實現機器人協作？
A：SRMT通過構建公共記憶池，使每個機器人既能上傳自身經驗，又能下載其他個體的歷史數據。決策時，機器人運用交叉注意力機制篩選相關記憶，就像參考“集體智慧庫”中的案例。例如，在狹窄通道相遇時，系統會自動匹配類似場景下的最優協作策略，指導機器人協調行動。
Q2：與傳統方法相比，SRMT的技術優勢體現在哪些方面？
A：傳統方法依賴中央控制或直接通信，存在單點故障風險和通信負擔。SRMT采用分布式記憶共享機制，每個機器人獨立決策但策略協同。實驗表明，在“稀疏獎勵”等復雜場景下，SRMT的任務完成率較通信型方法提升63%，較價值分解算法提高2.1倍，且計算復雜度降低54%。
Q3：SRMT技術目前面臨哪些應用挑戰？
A：主要挑戰包括計算資源需求、安全保障機制和超大規模協調。當前系統需高性能GPU支持，研究團隊正開發輕量化模型；在安全關鍵場景中，需建立決策驗證機制；當機器人數量超過百級時，記憶池的更新效率需要優化。這些問題的解決將推動技術從實驗室走向工業應用。
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