桥接推理和动作：代理系统中大型概念模型（LCM）和大型动作模型（LAM）的协同作用 原创

01、概述

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器在信息处理、人与交互以及实际任务执行方面实现了革命性的突破。其中，两种新兴的前沿技术——**大概念模型（Large Concept Models，LCMs）和大动作模型（Large Action Models，LAMs）**成为了行业关注的焦点。虽然两者都基于大语言模型（Large Language Models，LLMs）的核心能力，但在目标和应用场景上却有显著的差异。

本文将深入解析LCMs和LAMs的概念、特点及其在实际场景中的应用，并探讨它们如何共同推动下一代智能系统的发展。

02、从理解到行动：LCMs与LAMs的核心区别

LCMs和LAMs可以视为AI发展中两个互补的方向：

1）LCMs：以概念理解为核心

• LCMs专注于抽象层次的“概念”处理，突破语言和模式的限制，实现更高层次的推理能力。
• 应用于长上下文推理、多步骤规划等任务时，LCMs展现出卓越的适应性和可扩展性。

2）LAMs：以任务执行为导向

• LAMs强调将用户意图转化为可执行的步骤，无论是在数字环境还是物理场景中，均能动态响应环境反馈完成任务。
• 适用于指令执行、流程自动化以及环境交互等场景。

两者的结合构成了从语言理解到实际行动的闭环，赋予AI系统以更强大的推理与执行能力。

03、大概念模型（LCMs）：突破语言与模态的界限

1） 什么是LCMs？

LCMs由Meta旗下的FAIR团队研发，旨在将推理能力从传统的基于“词”的分析提升到抽象的、与语言无关的“概念”层次。这种创新架构让LCMs能够在多语言、多模态环境中展现非凡的适应能力。

2） 核心特性

语言与模态无关的推理能力

LCMs基于“概念”进行操作，而非具体的语言符号或输入模式。这使得它能够在跨语言和模态的任务中表现出色。例如，一个训练于英语数据的LCM可以在无需额外训练的情况下，处理包括语音、视觉数据在内的其他语言或模态输入。

SONAR嵌入空间的支撑

LCMs依托SONAR嵌入空间，支持超过200种语言和多种模态输入。无论是处理低资源语言（如普什图语）还是视觉数据，这种嵌入机制都确保了模型的广泛适用性。

3） 关键优势

• 层次化结构提升输出清晰度：LCMs采用层次化结构，在生成长篇内容时表现出极高的逻辑性和可读性，便于解释与修改。
• 长上下文处理能力：传统的Transformer模型在处理长序列时计算复杂度较高，而LCMs通过更短序列的概念框架优化了处理效率，显著增强了长文本推理能力。
• 零样本泛化能力：LCMs无需针对特定任务进行额外训练，便能处理包括低资源语言在内的多种任务。这种卓越的泛化能力极大地拓宽了其应用范围。

4） 实际应用场景

• 摘要与翻译：LCMs可高效生成多语言摘要与翻译内容，特别是在低资源语言环境中优势明显。
• 规划与推理：在需要复杂推理和结构化规划的任务中，如多步骤任务规划，LCMs表现尤为出色。

04、大动作模型（LAMs）：从理解到执行的跨越

1） 什么是LAMs？

由微软、北京大学、埃因霍温理工大学等联合研发的LAMs，将传统LLMs的能力延伸到动作生成和执行领域。与只能生成被动文本输出的LLMs不同，LAMs通过分析用户意图，生成具体的执行步骤，在现实环境中实现任务目标。

2） 核心特性

任务执行能力

LAMs能够生成详细、情景感知的动作序列。例如，当用户指令是“购买某商品”时，模型可以自动导航至购物网站，完成搜索、下单等操作。

环境适应性

在任务执行过程中，LAMs能够根据环境反馈动态调整计划，确保执行的可靠性和鲁棒性。

专注领域优化

为了实现高效的动作生成，LAMs通常针对特定领域进行优化，使其在资源受限的环境中也能高效运行，如边缘设备上的应用。

3） 实际应用场景

• 自动化数字导航：LAMs可在网络环境中自动执行任务，如搜索信息、完成在线交易或管理多平台内容。
• GUI环境中的任务自动化：通过自动化用户界面任务，LAMs减少了人工操作复杂性，提升了人机交互效率。

05、LCMs与LAMs的结合：智能代理图系统中的应用

智能代理图系统（Agentic Graph Systems）需要强大的推理、规划和任务执行能力。LCMs和LAMs的结合为这种需求提供了全面的解决方案。

1） LCMs的角色：概念层面的推理与规划

• 层次化规划：LCMs通过显式的层次结构，在复杂任务规划中表现优异，确保输出逻辑严谨、层次分明。
• 多模态整合：LCMs的SONAR嵌入机制使其能够无缝整合文本、语音、视觉等多种信息源，为智能代理系统提供可靠的认知支持。

2） LAMs的角色：任务执行的落地

• 任务分解与执行：LAMs擅长将复杂的目标分解为可操作的子任务，并动态调整行动以适应反馈。
• 工具与环境交互：通过与工具及环境的整合，LAMs能够在网络导航、应用控制和物理设备操作中展现高效的执行能力。

3） 协同效应

• 知识图谱的整合：知识图谱作为统一框架，使LCMs和LAMs能够访问结构化信息，提升规划与执行的精准性。
• 优势互补：LCMs专注于抽象推理和多模态理解，LAMs则着眼于实际执行。两者结合，确保了认知与行动领域的全面覆盖。

06、展望与挑战

尽管LCMs和LAMs已经展现出巨大的潜力，但在规模化部署、安全性和资源效率等方面仍面临挑战。然而，随着技术的不断进步，这些问题有望被逐步解决。未来，LCMs和LAMs将继续推动AI从语言理解到实际行动的跨越，为构建更加智能和自主的系统铺平道路。

参考：

1. ​​https://ai.meta.com/research/publications/large-concept-models-language-modeling-in-a-sentence-representation-space/ ​​
2. ​​https://arxiv.org/pdf/2412.10047​​

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/LiofdbkvwELyamEBO2rUGA​​