Проблема Интеграции LLM в Реальном Времени
Интеграция современных моделей обработки языка (LLM) в разработку игр, виртуальных ассистентов и робототехнику сталкивается с серьезной проблемой. Эти модели, несмотря на свою невероятную способность понимать контекст, часто испытывают задержку вывода, что существенно ухудшает пользовательский опыт. Эта задержка, известная как inference latency, может составлять от 1 до 3 секунд, что в динамичной среде feels как вечность.
Задача Снижения Задержки Вывода
Когда ИИ-агент обрабатывает входящий аудиопоток, отправляет запрос по API, ожидает генерации ответа и распаковывает JSON в анимацию, проходит значительное количество времени. Это делает невозможным создание плавного и отзывчивого пользовательского опыта, особенно в приложениях, требующих высокой частоты кадров, таких как игры или симуляции.
Решение: Dual-Process Architecture
Для решения этой проблемы была разработана Dual-Process Architecture, объединяющая в себе два основных компонента: Система 1 и Система 2. Эта архитектура позволяет ИИ-агентам реагировать на события за миллисекунды, менять личность на лету и обучаться в реальном времени. Система 1 отвечает за быстрые, инстинктивные реакции, в то время как Система 2 фокусируется на более глубоком понимании контекста и принятии решений.
Реализация и Тестирование
Визуальный прототип, разработанный на основе этой архитектуры, был представлен на одной из развлекательных площадок. Однако первоначальная реакция была сосредоточена на визуальной составляющей, а не на самом "моторе" системы. Визуализация была лишь сырым тестом инференса, который демонстрировал возможности Dual-Process Architecture. Это показало, что разработчикам необходимо сосредоточиться не только на внешней оболочке, но и на внутренней структуре и возможностях своих ИИ-систем.
Возможности и Перспективы
Dual-Process Architecture открывает новые возможности для разработки ИИ-агентов, которые могут эффективно работать в реальном времени. Это означает, что ИИ-NPC в играх могут более реалистично взаимодействовать с пользователями, виртуальные ассистенты могут быстро и точно реагировать на запросы, а роботы могут более безопасно и эффективно работать в динамичных средах. Обучение в реальном времени и способность менять личность на лету делают эти системы еще более универсальными и адаптируемыми к различным сценариям. Таким образом, Dual-Process Architecture является значительным шагом вперед в развитии более отзывчивых и эффективных ИИ-систем.
