Creed —— AI听觉干扰和调查

原创 于 2025-12-22 22:14:30 发布 · 158 阅读 · 0 ·
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#UE游戏教程

在AI控制器BP_AIController_Generic内，添加AI Hearing config；

  • 在事件图表中，设置On Target Perception Updated事件；
    • 听觉检测，以更新BD_AI中的key值Investigation Location；

BT_AI行为树设置

设置WB_InvestigateIcon

创建WB_InvestigateIcon并添加到BP_AI内；

  • 设置该widget可见性事件；

  • 在检测到听觉后，AI角色显示图标；

  • 在拾取听觉后，AI角色隐藏图标；

玩家角色制造噪音检测AI角色的听觉；

AI教母李飞飞2025开年之作-Agent AI全文翻译
01-19 7922
多模态人工智能系统很可能成为我们日常生活中的普遍存在。使这些系统更具交互性的一个有希望的方法是将它们体现为物理和虚拟环境中的代理。目前，系统利用现有的基础模型作为创建具身代理的基本构建块。将代理嵌入到此类环境中，有利于模型处理和解释视觉和上下文数据的能力，这对创建更复杂且上下文感知的人工智能系统至关重要。例如，能够感知用户动作、人类行为、环境物体、音频表达和场景集体情感的系统，可以用于告知和指导代理在给定环境中的响应。
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在《刺客信条：奥德赛》中，AI行动规划是一个关键的技术革新，它使得游戏中的非玩家角色（NPCs）能够更智能地行动和反应。演讲者Simon Girard来自育碧魁北克城，拥有12年的游戏开发经验，专注于AI编程。他分享了在...
Agent AI Surveying the Horizons of Multimodal Interaction(2024) 翻译《AI agent:代理人工智能:探索多模态交互的前沿》 教母李飞飞
ajian005的专栏
02-10 1786
《AGENT AI- SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》 https://download.youkuaiyun.com/download/ajian005/90168014 ABSTRACT(摘要) Multi-modal AI systems will likely become a ubiquitous presence in our everyday lives. A promising approach to making these syst
斯坦福李飞飞 《AI Agent：多模态交互前沿调查》 论文
weixin_58753619的博客
11-08 5616
多模态代理 AI（Multimodal Agent AI，MAA）是一类基于多模态感知输入理解而生成有效动作的系统。随着大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的发展，许多 MAA 系统在从基础研究到应用的各个领域中不断涌现。尽管这些研究领域通过结合各自领域的传统技术（如视觉问答和视觉导航）迅速发展，它们在数据收集、基准测试和伦理视角方面具有共同的关注点。本文着眼于 MAA 的一些代表性研究领域，包括多模态、游戏（VR/AR/MR）、机器人和医疗健康，旨在提供这些领域中普遍关注问题的全面知识。
斯坦福李飞飞 《AI Agent：多模态交互前沿调查》 论文（附PDF）
Everly_的博客
11-22 7952
多模态代理 AI（Multimodal Agent AI，MAA）是一类基于多模态感知输入理解而生成有效动作的系统。随着大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的发展，许多 MAA 系统在从基础研究到应用的各个领域中不断涌现。尽管这些研究领域通过结合各自领域的传统技术（如视觉问答和视觉导航）迅速发展，它们在数据收集、基准测试和伦理视角方面具有共同的关注点。本文着眼于 MAA 的一些代表性研究领域，包括多模态、游戏（VR/AR/MR）、机器人和医疗健康，旨在提供这些领域中普遍关注问题的全面知识。
斯坦福李飞飞《AI Agent：多模态交互前沿调查》论文
python12345_的博客
12-02 1608
多模态代理 AI（Multimodal Agent AI，MAA）是一类基于多模态感知输入理解而生成有效动作的系统。随着大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的发展，许多 MAA 系统在从基础研究到应用的各个领域中不断涌现。尽管这些研究领域通过结合各自领域的传统技术（如视觉问答和视觉导航）迅速发展，它们在数据收集、基准测试和伦理视角方面具有共同的关注点。本文着眼于 MAA 的一些代表性研究领域，包括多模态、游戏（VR/AR/MR）、机器人和医疗健康，旨在提供这些领域中普遍关注问题的全面知识。
虚幻引擎人工智能实用指南（一）
龙哥盟
10-10 1877
学习如何应用 AI 至关重要，它可以在开发传统、教育或任何其他类型的游戏时将乐趣因素提升到新的水平。虚幻引擎是一个强大的游戏开发引擎，允许你创建 2D 和 3D 游戏。如果你想使用 AI 来延长游戏寿命并使其更具挑战性和趣味性，这本书就是为你准备的。本书从将人工智能AI）分解为简单概念开始，以获得对其的基本理解。通过各种示例，你将实际操作实现，旨在突出与 UE4 中游戏 AI 相关的关键概念和功能。
几乎是跪着看完AI教母李飞飞的开年巨作！-《AI Agent：多模态交互前沿调查》
Z4400840的博客
01-20 2139
多模态代理AI（MultimodalAgentAI，MAA）是一类基于多模态感知输入理解而生成有效动作的系统。随着大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的发展，许多MAA系统在从基础研究到应用的各个领域中不断涌现。尽管这些研究领域通过结合各自领域的传统技术（如视觉问答和视觉导航）迅速发展，它们在数据收集、基准测试和伦理视角方面具有共同的关注点。本文着眼于MAA的一些代表性研究领域，包括多模态、游戏（VR/AR/MR）、机器人和医疗健康，旨在提供这些领域中普遍关注问题的全面知识。
多模态交互智能体(Agent)全面综述：定义、范式、学习、系统、分类、应用、评估
优快云_224022的博客
08-20 2466
多模态AI系统很可能会成为我们日常生活中无处不在的存在。使这些系统更具交互性的一种有希望的方法是将它们作为物理和虚拟环境中的智能体。目前，系统利用现有的基础模型作为创建具身智能体的基本构建块。将智能体嵌入这些环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更复杂和上下文感知的AI系统至关重要。例如，一个能够感知用户行为、人类行为、环境对象、音频表达和场景集体情感的系统，可以用来通知和指导给定环境中智能体的响应。
多模态交互智能体全面解析：定义、架构、学习机制、系统实现、分类、应用场景及评估方法_多模态智能体
lyy2017175913的博客
06-23 1285
多模态AI智能体：迈向具身交互的未来 本文探讨了多模态AI智能体的发展前景，提出将大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）整合为具身智能体，以增强其在物理和虚拟环境中的交互能力。研究回顾了AI从1956年达特茅斯会议至今的演进，指出当前基于基础模型的智能体在语言、视觉、推理和适应性方面展现出突破性潜力。文章系统分析了智能体AI在游戏、机器人、医疗等领域的应用，强调多模态感知、环境反馈和伦理考量对构建通用人工智能（AGI）的重要性。通过提出"智能体AI"的新范式，研究为创建能感知
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计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究，利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性，通过鲁棒优化、场景生成（如Copula方法）、两阶段优化等手段，实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化，旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法（如BFO、CPO、PSO等）在调度与预测中的应用，并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员，熟悉Matlab编程和基本优化工具（如Yalmip）。; 使用场景及目标：①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法；②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持；③开展学术研究，如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议：建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料，先理解基础模型（如功率平衡、设备模型），再逐步深入不确定性建模与优化求解过程，注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景，并尝试复现关键案例以加深理解。
【水果质量检测】用于缺陷水果分选的机器学习算法研究（Matlab代码实现）
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【水果质量检测】用于缺陷水果分选的机器学习算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“用于缺陷水果分选的机器学习算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了基于图像处理与机器学习技术的水果质量检测方法。研究重点在于利用图像识别技术提取水果表面特征，并通过分类算法实现对正常与缺陷水果的自动识别与分选，旨在提高农产品分拣效率与准确性。文中涉及图像预处理、特征提取、模型训练与分类预测等关键步骤，展示了完整的机器学习应用流程。; 适合人群：具备一定图像处理和机器学习基础知识，熟悉Matlab编程环境的科研人员、高校学生及农业自动化领域技术人员，尤其适合从事农产品质量检测相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①应用于果蔬加工、冷链物流、智能农业等场景中的自动化分拣系统；②目标是构建高效、准确的缺陷水果识别模型，推动传统农业向智能化转型；③可用于教学示范或科研项目开发，帮助理解机器学习在实际工程中的落地过程。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注图像特征提取与分类器设计部分，同时可扩展尝试其他深度学习模型以提升检测精度。
【面向数据存储】面向设计数据的多模态存储架构设计：基于结构化、半结构化与非结构化数据的分层存储方案研究
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内容概要：本文系统分析了DesignData（设计数据）的存储结构，围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性，提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案：关系型数据库适用于结构化元信息存储，具备强一致性与高效查询能力；文档型数据库适配半结构化数据，支持动态字段扩展与嵌套结构；对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求，具备高扩展性与低成本优势。同时，文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点，建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论，并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群：从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员，以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标：①为设计数据管理系统选型提供依据，合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储；②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系；③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解，建议读者结合自身业务数据特征，对比分析不同存储方案的适用边界，并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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