引导式测验 · 中等 等级

Voyager 和技能库代理测验

检查 Voyager 基于代码的技能、自动课程、迭代自调试、嵌入检索和转移到新世界。

相关引导路径Voyager 和技能库代理
问题 1 的 8

随着时间的推移，Voyager 如何提高其功能？

预览每个问题8 问题

当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 随着时间的推移，Voyager 如何提高其功能？
    • 通过在库中积累可重用的代码技能并编写它们
    • 通过梯度下降更新其神经网络权重
    • 通过从服务器下载补丁
    • 通过记住整个游戏地图
  2. Voyager 的技能以什么形式体现？
    • 自然语言论文
    • 控制游戏机器人的可执行代码 (JavaScript)
    • 游戏的静态图像
    • 原始神经网络权重
  3. Voyager自动课程的作用是什么？
    • 对代理的语法进行评分
    • 压缩技能库
    • 提出渐进更难的目标以最大限度地探索
    • 将游戏翻译成其他语言
  4. Voyager 在面临新任务时如何检索相关技能？
    • 随机选择任何存储的技能
    • 通过要求人类选择
    • 它从不重复使用技能
    • 通过嵌入将任务与技能描述相匹配
  5. 当生成的代码失败时，Voyager 的迭代提示循环会做什么？
    • 读取错误和环境反馈并要求模型进行自调试
    • 永久放弃任务
    • 重新启动整个游戏世界
    • 切换到不同的语言模型
  6. 哪个结果证明了 Voyager 技能库的价值？
    • 其技能根本无法重用
    • 学到的技能转移到新世界并加速新任务
    • 它的表现比没有库的代理更差
    • 它只适用于单个固定地图
  7. Does Voyager improve by fine-tuning GPT-4’s model weights after each Minecraft task?
    • Yes; it retrains GPT-4 after every failed command
    • Yes; it updates the game engine’s source code
    • No; it stores verified executable skills and retrieves them in context
    • No; it never retains any learned behavior
  8. What is stored with a Voyager skill to help retrieve it for a later task?
    • A gradient tensor for GPT-4
    • A screenshot with no task label
    • A Slurm job identifier
    • A natural-language description represented by an embedding