prize的英语解释（具身AI的实验：一个团队的Alexa Prize夺冠历程）

亚马逊Alexa Prize的竞赛过程非常紧张刺激，每4个小时更新一次的打分系统决定着SEAGULL团队的命运。在经历长达206天的代码更新后，他们才知道了自己能否摘得冠军的桂冠。在这场全球范围内备受瞩目的竞赛中，人工智能领域的新星Alexa Prize成为了焦点。丰厚的奖金、庞大的用户以及优质的计算资源都吸引了众多参赛团队。

对于SEAGULL团队来说，这是一次与众不同的体验。他们由来自密歇根大学SLED实验室的9名成员组成，因对对话系统的深入研究而参加了此次比赛。他们开发出一个强大的聊天机器人，参与到这一量级的比赛中是为了共同分享技术成果、提升能力并享受这一过程。比赛期间，他们经历了无数次的打分考验，每一次都让他们心跳加速。在比赛结束前的最后时刻，他们在凌晨2:50提交了最后一次代码更新。随后，亚马逊将根据用户的综合打分，决定出最终的冠军得主。

亚马逊Alexa Prize竞赛因其丰厚的奖金、高难度挑战和前沿技术而备受关注。今年的竞赛增加了SimBot项目，旨在推进具身AI的研究。SimBot采用亚马逊开发的Arena模拟器，这是一个类似游戏的3D虚拟环境，拥有各种可交互的道具和仪器设备。用户通过语音指导一个名叫SimBot的小机器人在环境中完成任务，如制作咖啡、修复破损物品等。这一项目的难点在于机器人需要处理视觉信号、理解环境并改变物体状态。SimBot中的语言理解和对话建模涉及多个模态的交互，对机器人的能力提出了极高要求。

在SLED实验室看来，人类语言的使用方式是由我们的目标、经历和能力塑造的。通过对丰富的物理、情境和沟通语境构建计算模型，SLED实验室致力于创造能与人类沟通的具身智能体。具身智能是人工智能领域的集大成者，最终目标是要造出能对话、感知并反馈的机器人。SEAGULL团队将这次比赛视为具身智能的一次尝试，他们相信开发出高效具身智能体的潜在影响是巨大的，从在餐厅中充当服务员到实现通用人工智能的愿景。

在比赛过程中，SEAGULL团队采用了模块化建模的方法，面对具身智能中的感知、交互、决策等问题，他们通过设计不同的模块来解决。他们也非常重视真实的人机交互，投入大量工作了解用户的需求和体验。通过邀请校内同学体验虚拟机器人，他们发现一些小的设定会受到用户的喜爱，同时也意识到一些功能可能并没有提升系统的表现。

SEAGULL团队的机器人主要根据人的问题来生成回复或采取行动。在机器人系统内部，设计有一个技能库、知识模块和决策模块，这些模块决定了如何对人类的提问做出回应。他们还增加了一个状态模块，可以更新回应用户的技能选择，并为选择最佳技能上下文情境。SEAGULL团队的机器人不仅遵循关于做什么的命令，还对用户的社交意图作出适当的回应。

最终，SEAGULL团队将目标从单纯的智能化转向产品化，注重用户和系统整体性。他们认为成功的人工智能应用需要一个精心设计的流程，提供可靠的服务、愉快的用户体验并处理各种情况。他们的机器人能够根据人的社交意图作出回应，这也是一个至今未被广泛探索的维度。在比赛过程中，他们经历了无数挑战和考验，但最终他们相信一切尽在掌握。