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高通发布骁龙XElite芯片,成为全球性能最强的CPU,能在PC上运行130亿参数的大模型,实现离线AI应用。爆火智能体项目AutoGPT获1200万美元融资AutoGPT项目最近成功获得1200万美元的融资,备受GitHub关注,使用GPT-4和GPT-3.5等语言模型构建多功能智能体。复旦大学团队发布金融领域的大语言模型——DISC-FinLLM复旦大学的FudanDISC团队发布了DISC-FinLLM,一款多专家微调框架的中文智慧金融系�
【新智元导读】AutoGPT或许就是下一个前沿。今年爆火的智能体项目AutoGPT,现获得了1200万美元融资。智能体系统的开发和探索可极大地促进AI应用的发展,为复杂问题提供更强大且动态的解决方案。
AutoGPT项目最近成功获得了1200万美元的融资,同时在GitHub上获得了广泛的关注。这个项目被认为是AI领域的一个热门前沿,它使用了强大的GPT-4和GPT-3.5等语言模型来构建一个智能体,这个智能体不仅能够独立执行各种任务可以通过学习和经验不断提高自身的性能。AutoGPT的未来前景看起来非常光明,可能会彻底改变AI框架内任务分配和执行方式,实现更为逼真的人类行为模拟。
清华开源通用智能体XAgent,登上GitHub热榜,狂揽1400🌟各种任务都能做,让它使用python来分析给定的数据,分分钟搞定:数学题也难不倒它:编制最有影响力的心理学读书清单,并对每本书做简要总结这种操作就更不在话下:通过展示可以看到,XAgent在回答问题时会分条缕析,逐步给出回答,这是开发专门为其设计的双循环机制。这种设计下,XAgent的自主性非常高,处理复杂任务也“得心应手”,关键安全性也很高。结果XAgent全面取胜,不仅在传统的AI基准测试中表现出色还在处理复杂指令方面表现出卓越的适应性、效率和精度。
国内领先的人工智能大模型公司面壁智能又放大招,联合清华大学NLP实验室共同研发并推出大模型「超级英雄」——XAgent。通过任务测试,XAgent在真实复杂任务的处理能力已全面超越AutoGPT。XAgent拓展了AI智能体在执行复杂任务中的能力上限,让我们看到大模型技术融入生产和生活的前沿趋势和无限潜力。
LLM之后的下一个热点是AI智能体?Karpathy直言:现在OpenAI内部对于AIAgent的论文十分追捧,或许这就是OpenAI的新方向。AIAgent忽然再次爆火。PS:顺便一提,关于在上述智能体中大显身手的LangChain,吴恩达今日刚刚上线了新课程《LangChain:构建与数据对话的聊天机器人》。
【新智元导读】给游戏行业来点GPT-4式震撼?这个叫Voyager的智能体不仅可以根据游戏的反馈自主训练还能自行写代码推动游戏任务。继斯坦福的25人小镇后,AI智能体又出爆款新作了。对于通用智能体的开发来说,无需调整模型参数的Voyager是可以作为一个起点的。
【新智元导读】手写提示既费时又费力,微软研究人员的APO算法提供了一种自动化的解决方案。无需调整超参数或模型训练,APO可以显著提高提示的性能,并具有可解释性。发现微软研究员带来的改变游戏规则的自动提示优化!一个强大的通用框架,用于优化LLM提示。
你是否曾听说过开源项目+Auto-GPT?该项目使用各种技巧打造的+GPT+可以围绕某个特定的目标自主完成任务为+GPT+提供了一个可执行命令列表,帮助它朝着总体目标持续迈进。我尝试使用+Auto-GPT+获得了一些有趣的结果,我还深入查看了项目的整体架构,GitHub+上10万+的+Star+数表明了其巨大的发展潜力。我要强调的不仅仅是一些核心概念,这些概念可以帮助我们了解其内部运作方式,并为自主代理的新世界做出贡献。
AutoGPT无疑是最近AI圈最流行的开源项目之一,因为它可以使语言模型自动化以自行执行更复杂的任务。Auto-GPT是由一个名为+Significant+Gravitas+的开发者开发,基于GPT-3.5或GPT-4语言模型所构建的实验性开源应用程序,将大型语言模型++思想串在一起来自主实现任务。以上是AutoGPT一些优秀用例,关于AutoGPT更多消息可访问项目网址了解。