01、概述

近年來，隨著人工智能技術的飛速發展，機器在信息處理、人與交互以及實際任務執行方面實現了革命性的突破。其中，兩種新興的前沿技術——**大概念模型（Large Concept Models，LCMs）和大動作模型（Large Action Models，LAMs）**成為了行業關注的焦點。雖然兩者都基于大語言模型（Large Language Models，LLMs）的核心能力，但在目標和應用場景上卻有顯著的差異。

本文將深入解析LCMs和LAMs的概念、特點及其在實際場景中的應用，并探討它們如何共同推動下一代智能系統的發展。

02、從理解到行動：LCMs與LAMs的核心區別

LCMs和LAMs可以視為AI發展中兩個互補的方向：

1）LCMs：以概念理解為核心

• LCMs專注于抽象層次的“概念”處理，突破語言和模式的限制，實現更高層次的推理能力。
• 應用于長上下文推理、多步驟規劃等任務時，LCMs展現出卓越的適應性和可擴展性。

2）LAMs：以任務執行為導向

• LAMs強調將用戶意圖轉化為可執行的步驟，無論是在數字環境還是物理場景中，均能動態響應環境反饋完成任務。
• 適用于指令執行、流程自動化以及環境交互等場景。

兩者的結合構成了從語言理解到實際行動的閉環，賦予AI系統以更強大的推理與執行能力。

03、大概念模型（LCMs）：突破語言與模態的界限

1） 什么是LCMs？

LCMs由Meta旗下的FAIR團隊研發，旨在將推理能力從傳統的基于“詞”的分析提升到抽象的、與語言無關的“概念”層次。這種創新架構讓LCMs能夠在多語言、多模態環境中展現非凡的適應能力。

2） 核心特性

語言與模態無關的推理能力

LCMs基于“概念”進行操作，而非具體的語言符號或輸入模式。這使得它能夠在跨語言和模態的任務中表現出色。例如，一個訓練于英語數據的LCM可以在無需額外訓練的情況下，處理包括語音、視覺數據在內的其他語言或模態輸入。

SONAR嵌入空間的支撐

LCMs依托SONAR嵌入空間，支持超過200種語言和多種模態輸入。無論是處理低資源語言（如普什圖語）還是視覺數據，這種嵌入機制都確保了模型的廣泛適用性。

3） 關鍵優勢

• 層次化結構提升輸出清晰度：LCMs采用層次化結構，在生成長篇內容時表現出極高的邏輯性和可讀性，便于解釋與修改。
• 長上下文處理能力：傳統的Transformer模型在處理長序列時計算復雜度較高，而LCMs通過更短序列的概念框架優化了處理效率，顯著增強了長文本推理能力。
• 零樣本泛化能力：LCMs無需針對特定任務進行額外訓練，便能處理包括低資源語言在內的多種任務。這種卓越的泛化能力極大地拓寬了其應用范圍。

4） 實際應用場景

• 摘要與翻譯：LCMs可高效生成多語言摘要與翻譯內容，特別是在低資源語言環境中優勢明顯。
• 規劃與推理：在需要復雜推理和結構化規劃的任務中，如多步驟任務規劃，LCMs表現尤為出色。

04、大動作模型（LAMs）：從理解到執行的跨越

1） 什么是LAMs？

由微軟、北京大學、埃因霍溫理工大學等聯合研發的LAMs，將傳統LLMs的能力延伸到動作生成和執行領域。與只能生成被動文本輸出的LLMs不同，LAMs通過分析用戶意圖，生成具體的執行步驟，在現實環境中實現任務目標。

2） 核心特性

任務執行能力

LAMs能夠生成詳細、情景感知的動作序列。例如，當用戶指令是“購買某商品”時，模型可以自動導航至購物網站，完成搜索、下單等操作。

環境適應性

在任務執行過程中，LAMs能夠根據環境反饋動態調整計劃，確保執行的可靠性和魯棒性。

專注領域優化

為了實現高效的動作生成，LAMs通常針對特定領域進行優化，使其在資源受限的環境中也能高效運行，如邊緣設備上的應用。

3） 實際應用場景

• 自動化數字導航：LAMs可在網絡環境中自動執行任務，如搜索信息、完成在線交易或管理多平臺內容。
• GUI環境中的任務自動化：通過自動化用戶界面任務，LAMs減少了人工操作復雜性，提升了人機交互效率。

05、LCMs與LAMs的結合：智能代理圖系統中的應用

智能代理圖系統（Agentic Graph Systems）需要強大的推理、規劃和任務執行能力。LCMs和LAMs的結合為這種需求提供了全面的解決方案。

1） LCMs的角色：概念層面的推理與規劃

• 層次化規劃：LCMs通過顯式的層次結構，在復雜任務規劃中表現優異，確保輸出邏輯嚴謹、層次分明。
• 多模態整合：LCMs的SONAR嵌入機制使其能夠無縫整合文本、語音、視覺等多種信息源，為智能代理系統提供可靠的認知支持。

2） LAMs的角色：任務執行的落地

• 任務分解與執行：LAMs擅長將復雜的目標分解為可操作的子任務，并動態調整行動以適應反饋。
• 工具與環境交互：通過與工具及環境的整合，LAMs能夠在網絡導航、應用控制和物理設備操作中展現高效的執行能力。

3） 協同效應

• 知識圖譜的整合：知識圖譜作為統一框架，使LCMs和LAMs能夠訪問結構化信息，提升規劃與執行的精準性。
• 優勢互補：LCMs專注于抽象推理和多模態理解，LAMs則著眼于實際執行。兩者結合，確保了認知與行動領域的全面覆蓋。

06、展望與挑戰

盡管LCMs和LAMs已經展現出巨大的潛力，但在規模化部署、安全性和資源效率等方面仍面臨挑戰。然而，隨著技術的不斷進步，這些問題有望被逐步解決。未來，LCMs和LAMs將繼續推動AI從語言理解到實際行動的跨越，為構建更加智能和自主的系統鋪平道路。

參考：

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

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/LiofdbkvwELyamEBO2rUGA??