吴恩达:AI智能体工作流今年将有巨大进展,可能超过下一代基础模型

吴恩达:AI智能体工作流今年将有巨大进展,可能超过下一代基础模型

 

文章摘要


【关 键 词】 人工智能生成式模型智能体工作流多模态设计模式

这篇文章报道了人工智能领域的最新发展趋势,特别关注了生成式 AI 模型多模态方面的进展以及未来的发展方向。斯坦福大学教授吴恩达指出,AI 智能体工作流将成为推动人工智能取得巨大进步的关键,甚至可能超越下一代基础模型。他强调了智能体工作流的重要性,并指出通过这种方式,人工智能可以进行多次迭代,从而产生更好的结果。文章还提到了Cognition AI 团队发布的首个 AI 软件工程师 Devin,以及吴恩达团队GPT-3.5GPT-4 在编写代码方面表现的研究结果。研究发现,在智能体循环中,GPT-3.5 的正确率高达 95.1%,迭代智能体工作流的效果明显优于单次编写。此外,文章还介绍了智能体工具智能体的学术文献激增的情况,吴恩达分享了一个对构建智能体的设计模式进行分类的框架,包括反思工具使用规划多智能体协作等方面。吴恩达表示 AI Fund 已在许多应用程序中成功使用这些模式,并将进一步详细阐述这些设计模式。整体而言,文章强调了智能体工作流的重要性,以及其在人工智能领域未来发展中的潜在影响。

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 879字 | 4分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 gpt-3.5-turbo-0125
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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