「代理人战争」!微软、OpenAI 、谷歌、Meta用AI Agent疯狂搞钱
「代理人战争」!微软、OpenAI 、谷歌、Meta用AI Agent疯狂搞钱大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
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大模型发展至今早已火成了一个「概念」。
随着 Llama 3 发布,未来大模型的参数量已飙升至惊人的 4000 亿。尽管每周几乎都有一个声称性能超强的大模型出来炸场,但 AI 应用还在等待属于它们的「ChatGPT 时刻」。其中,AI 智能体无疑是最被看好的赛道。
在过去一年中,通义千问系列模型持续开源。
本文介绍了如何从头开始建立一个只有AI智能体的公司,包括需求分析、软件开发、角色设定等步骤。
语言,不仅仅是文字的堆砌,更是表情包的狂欢,是梗的海洋,是键盘侠的战场(嗯?哪里不对)。
对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
近日,特工宇宙有幸邀请到了吕昭波老师进行了一次请教交谈,吕昭波老师是技术布道者、《云端架构》作者、MumuLab 创始人;他的团队 MumuLab 在全球 150+ 团队中脱颖而出,于 4 月 13 日赢得了阿里云 × 魔搭社区的 AI 创客松的冠军。
让多智能体开发就像搭积木,阿里巴巴通义实验室开源多智能体编程框架与开发平台AgentScope。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。