大模型轨道现在正在蓬勃发展, 但我们都在一卷价格, 一卷应用, 少讨论现场。 下面是文章, 让我们看看在大模型, 在行业, 在商业中发生了什么。
在应用层面,中国能否像互联网、移动互联网那样,捕捉数百个竞争对手,甚至追赶欧洲和美国,大概是,但只要它知道,就不是。 但有一点是清楚的,即敢于尝到的猎人已经在路上了...让我们看看工业和商业中正在发生什么。
一. 通用设计方向
AI申请可分为四大类,每一类都考虑这一变化将给当下的工作和生活带来哪些变化,以及怎样才能上甲板。
二. 采用大型模型将如何改变我们的工作?
我们的工作条件如何在AI的帮助下改变...
我认为副驾驶和代理的区别在于 副驾驶更依赖于人的大脑。 与代理相比, 自主性更大。 因此, 在 " 教学 " 部分, 我用的是 " 副驾驶 " 一词。
三. 有四套大型模型的代理结构
代理( 智能机构 ) ( Agent( 智能机构 ) 是一个能感知环境、做出决策和采取行动( 思维、 记忆、 工具、 行动 ) 的智能实体。 与传统的人工智能不同, 代理人有能力通过独立思考和调用工具逐步实现既定目标。 将LLM作为大脑后, 代理人有能力将通用问题自动化。
代理结构提供了一个大型语言模式(如LLM),即 " 战略思维结构 ",用以解决问题,模拟处理问题的人类过程,并实现群策群力模拟和构建,即 " 规划、执行和反馈的智能决策周期 ",该结构可用于构建第一章提及的新一代AI的四个演进方向。根据实地或假设情况,可以做一些工作,需要商定一些工作,许多工作,甚至AIGC。自6月23日首次引入以来,已经有大量信息可以探索和引入AI代理,但信息不多。
扩大这一信息的范围 https://zhuanlan.zhihu.com/p/666913254
四. 使大型模型发挥作用、模型本身的能力、实现代理的 " 架构 " 、 " 人民 " 都很重要。
法学硕士是人类智慧的集合,可以通过自然语言互动给你答案,但是,为了让这个 " 大脑 " 真正帮助你,它需要与他互动的 " 人 " 的智慧,以及工程框架 " 将大脑凝聚起来 " 的能力。
4.1 如何建立一个高效、低成本的一揽子计划?
AI代理是高度可受训的,因为当新雇员进入劳动力大军时需要培训。 需要从商业场景中获得一系列技术支持 — — > 代理能力 — — > 平台功能 — — 只有当SOP得到完善、足够精确和详细地总结、足够精确和详细的情况下,才能更有利于建设和微调。
4.2 对业务现场的SOP定位分析需要为制剂做好准备
例如,在汽车销售场景方面,在前九步中建议,每步有22个关键用户行为总量,每个销售点的用户都有自己的感觉、评价、要求(平分),在这些环节上,产生了具体的需求,希望凭借大型号的能力,它们能够为整个连锁系统作出贡献,提高用户的经验和满意度。
引自: " 汽车工业CJO解决方案 ",引自:理论数据
4.3 应用场景 - >解剖 - > 产品 - > 产品 - > 技术能力 - > 模型 - > 服务
首先,抽象的普遍原子化能力(用于再利用)可以是代理,可以是插件,也可以是信息库。 这些原子组件可以很快地组装成商业所需的大型代理,多解化的N类代理组成多个代理。
第二,能够抽象地具体满足特殊业务领域需要的能力
如何建立代理?
目前,通过 " 智能机构建设平台 " 更灵活地开展这项工作。
5.1. 海外大赦国际机构建设平台
5.2 国家AIA机构平台
你还有很长的路要走
6.1. 与大型模型的相互作用,大型模型的 " 信息 " 十分重要
大型模型被认为具有与本科本科生相同的认知能力,因此,当大型模型拥有本科知识时,它们可以独立于知识,从信息传播到智慧。大型模型有一个强有力的推理,但推理的效果取决于 " 信息 ",这就像一个大型模型,根据提供给它们的 " 种子 " 、 " 准确的、结构化的 " 信息或知识种植作物,使更大的模型更容易理解。
将数据处理成信息的方法:数据+定义和格式+时间范围和相关性= > 信息
将信息提炼成知识的方法:信息+假设+关系+模式和趋势=知识 >
知识变得智能的方式:知识+管理(收集、处理、应用、传播)+深入理解(观点、判断)+愿景(预言) = > 智慧,更接近智能,更接近物理世界的 " 真理 " 。
6.2 在安全环境下使用和触碰 " 信息或知识 "
大型模型的能力对安全使用信息、法律 " 生成 " 和合规 " 触碰 " 提出了更高的要求,承认和拦截的范围可能很多,但模型粒子大小、制剂粒子大小或基本元素粒子大小(插件、信息)的大小可以根据业务需要加以调整。
问题是什么?
与大型模型的互动通常通过快速项目进行,询问非常重要。 行业中已经有许多关于如何写入快速项目的文章(角色扮演、零样本提示、很少样本提示)没有重复。
在这里,应当提醒人们注意大型模型的长处 -- -- COT在解决问题时能够展示思考过程的能力。 这种能力使模型像人类一样能够通过一系列逻辑步骤解决复杂的问题,而不仅仅是输出答案。 COT可以帮助人们理解模型是如何得出某种结论的,从而提高其透明度和可信度。
例如,让我们假设 我们要求大模型 解决数学问题:
问 题: 长方形三角形,两平方边缘分别为3和4,倾斜边缘长度。
具有KOT能力的大型模型可以以这种方式展示思维过程:
理解问题:首先,我需要理解,这是一个长方形三角问题,知道两个方角的长度。
应用知识:我知道矩形三角形的平面(c)长度可以用公式=2+2c=a2+b2、a和b计算,其中两个平面的长度为2+2c=a2+b2、a和b。
整数 : 在此示例中, a= 3, b= 4。 所以我将这些值添加到公式中 : = 32+42c= 32+42。
计算:计算每个项目的平方,并获得 = 9+16c= 9+16。
和: 加方形, = 25c=25。
开放: 计算平方根, 得到= 5c = 5。
因此,得出的结论是,这一矩形三角形的角长为5。
通过对反思过程的这种逐步示范,COT能力不仅帮助用户了解模型如何产生答案,而且帮助用户教育、解释复杂的概念或决策过程。
6.4 将任务分成多个代理协作模式,这些模式比单一代理组装特派团更有效
面对复杂的任务挑战,开发者可以通过分割任务和建设多个代理来做到这一点。 这一多机构架构授权开发者集中精力建设单一和强大的AI应用程序,而不是努力开发几个多功能的GPT模型。
这一转变不仅大大提高了AI应用的专业水平和效率,而且还为开发者开辟了更广泛的创新领域,加快了AI应用开发的多样化和个性化进程。
多种代理系统的出现也激发了对大赦国际未来发展的新想法,例如不同代理之间的自主互动和等级协作,从而逐步减少对人工干预的依赖,并进一步进入AGI。
6.5 提高特工效力的其他途径?
在对商业逻辑进行明确分析的基础上建立代理时,设计和开发工程联系也至关重要,在企业场景需要迁出组织并与外部生态连接时,API对生态系统的开放性(即工具的可用性)也将影响代理的效力。
在这种空中加油的竞赛中,需要找到正确的道路,如果它是错误的,它越远,它就越远...并坚持工业,或许是一条更 " 实用 " 的路线。
关键词:代理、GPT、发电机AI、AGC、LLM、AGI、迅速、插件、多代理代理、Builder代理
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提交人: 舒凯、贾基、王里、里奇海豹、信治
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