首页 > 业界 > 关键词  > DeepMind最新资讯  > 正文

DeepMind将GPT-4变成工具制造者 推出LATM框架

2023-05-31 10:36 · 稿源:站长之家

Google DeepMind、普林斯顿大学和斯坦福大学的研究人员提出了一款LATM框架,可以将GPT-4等大型语言模型变为工具制造者(LATM,即LLMs As Tool Makers),能够生成自己的可重新使用的工具来处理新任务。

QQ截图20230531103604.jpg

这个框架包括两个关键阶段:

工具制造:LLM作为工具制造者,专门为给定的任务设计工具(以Python函数形式实现)。

工具使用:另一个LLM作为工具使用者,可以调用工具来处理新的请求。

QQ截图20230531103536.jpg

这种两阶段的设计允许LATM将任务分配给最合适的LLM。一方面,需要高强度能力的工具制造过程可以分配给功能强大、资源密集型的模型(例如GPT-4)。另一方面,相对简单的使用工具过程可以分配给轻量级、经济高效的模型(例如GPT-3.5Turbo)。这种方法不仅增强了LLM解决问题的能力,而且可以显著降低处理一系列任务的平均计算成本。

实验结果验证了这种方法在复杂推理任务上的有效性。结果表明,LATM可以达到与资源密集型模型相当的性能,同时具有更高的成本效益。这种新型大型语言模型方法仿照了人类创造和使用工具的进化之飞跃,为开辟使用大型语言模型生成的工具的社区提供了无限的可能性。

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/2305.17126.pdf

举报

  • 相关推荐
  • 谷歌DeepMind发布Genie 3世界模型:支持实时生成交互式3D环境

    据媒体报道,谷歌DeepMind正式发布了其新一代通用世界模型Genie 3。 该模型能够根据用户的文本提示,快速生成丰富多样的交互式虚拟环境。Genie 3不仅能够以每秒24帧的速度生成720p分辨率的高清交互式3D世界,更创新性地引入了 可提示世界事件” 功能。用户通过简单文本指令,即可实时修改虚拟环境,显著提升了沉浸感与创造力。 DeepMind视Genie 3为迈向通用人工智能(AGI) 的�

  • Google Gemini vs Deepseek:谁更适合你的业务场景?AI大模型选型终极对比指南

    企业在选择大模型时面临两难:国际大厂的Gemini技术先进,但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出:1)跨境电商客服场景中,Gemini多语言识别准确率提升12%,但需注意API延迟问题;2)金融研报分析场景下,DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键:抛开参数迷雾,聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具,3分钟生成专属选型报告,让技术决策不再玄学。

  • 别再猜了!手把手教你用数据选择AI模型,我的Gemini 2.5 Flash-Lite vs DeepSeek选型心得

    开发者分享模型选择心路历程:从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升,后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3,基于价格、上下文长度和代码能力等数据,最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型,只有“最适合”的模型,建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策,避免隐性成本。

  • 免费使用!腾讯地图已接入DeepSeek-V3.1

    DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源,腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升:思考效率更高,响应更快;上下文理解更强,支持多轮连贯对话;智能体调用更精准,尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级,AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务,让导航升级为全程智能生活陪伴。

  • Gemini 2.5 Flash-Lite与 DeepSeek-V3 深度对比:谁在性价比上更胜一筹?

    面对琳琅满目的大模型API,开发团队常陷入选择困境。文章指出,2024年既是机遇也是挑战的时代,闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例,前者综合能力强适合多语言场景,后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求,通过实际测试验证模型表现,理性选择最适合的方案。

  • 检出率超95%,支持透明液体识别!INDEMIND脏污识别:更快、更准、更智能

    扫地机器人技术正从“盲目清扫”向“智能识别”进化。INDEMIND推出立体视觉污染识别方案,能精准识别固态、液态、粉末及混合四类污渍,检出率超95%。该技术结合智能决策引擎,实现自主调整清洁参数,避免二次污染。同时提供单目、双目及三目模块矩阵,支持快速适配升级,推动行业迈向精准化智能清洁新阶段。

  • INDEMIND:高需求和低渗透之间,服务机器人为何规模化落地难?

    在全球经济面临劳动力短缺的背景下,加之疫情的进一步催化,服务机器人取得了蓬勃发展,预计 2022 年,全球服务机器人市场规模将达到 217 亿美元,然而尽管如此,在高速发展之下,机器人的行业渗透率却并未明显提高,究其原因在于红利之后,机器人的规模化商业落地过程走的并不顺利...作为国内领先的机器人关键AI技术供应商,INDEMIND在机器人的导航、避障、决策、AI交

  • AI日报:DeepSeek V3.1正式发布;企业微信5.0推出全新AI能力;快手 Klear-Reasoner 模型成功登顶

    AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布,大幅增强长文档分析和代码理解能力;企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能;快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%;谷歌Docs新增AI语音朗读功能;Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API;Meta上线AI语音翻译功能;微软Excel集成Copilot实现一键数据分析;Claude桌面客户端推动AI编程可视化;苹果Xcode将原生集成Cl

  • 2025年大模型选型核心指南:Beyond GPT-4,如何理性评估Qwen、DeepSeek等强者?

    大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架,强调需超越单一指标崇拜,基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析,展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程,采用专业工具进行多维度评估,通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型,而非盲目追求流行模型。

  • 智能体迎来“DeepSeek时刻”,为何主角是纳米AI?

    大模型重塑了人工智能的产业格局,但却没有彻底颠覆人类的生产模式。 在这背后,并非其技术力量不足,而是当前的应用形态仍停留在“工具赋能”的初级阶段,大模型的潜力被束缚在碎片化场景中,未能转化为重构生产逻辑的核心动能。 正如360集团创始人、董事长周鸿祎所言,大模型的能力其实已经相当强大,甚至超越了我们中的许多人。只是其潜力尚未被挖掘。 而�

今日大家都在搜的词: