AutoGPT, вибуховий інтелектуальний проєкт-двійник цього року, тепер отримав фінансування в розмірі 12 мільйонів доларів.
Сьогодні AutoGPT має 151 тисячу зірок на домашній сторінці GitHub.
Адреса проекту:
**Як працює Auto-GPT? **
Треба сказати, що Auto-GPT зробив величезний фурор у сфері ШІ, це все одно, що дати GPT-4 пам'ять і сутності, що дозволяє йому самостійно справлятися з завданнями і навіть вчитися на досвіді, щоб постійно покращувати свою продуктивність.
Щоб полегшити роботу Auto-GPT, давайте розберемо його за допомогою кількох простих метафор.
По-перше, уявіть Auto-GPT як винахідливого робота.
Для кожного завдання, яке ми доручимо, Auto-GPT дасть відповідний план розв'язання. Наприклад, якщо йому потрібно переглядати веб-сторінки або використовувати нові дані, він коригує свою стратегію до тих пір, поки завдання не буде виконано.
Це як мати особистого помічника, який може впоратися з різноманітними завданнями, такими як аналіз ринку, обслуговування клієнтів, маркетинг, фінанси тощо.
Зокрема, для того, щоб Auto-GPT працював, він покладається на наступні 4 компоненти:
Архітектура:
Auto-GPT побудований з використанням потужних мовних моделей GPT-4 і GPT-3.5, які діють як мозок робота, допомагаючи йому думати і міркувати.
Незалежна ітерація:
Це схоже на здатність робота вчитися на помилках. Auto-GPT може озирнутися на свою роботу, спиратися на попередні зусилля та використовувати свою історію для отримання більш точних результатів.
Управління пам'яттю:
Інтеграція з векторними базами даних, рішенням для зберігання в пам'яті, дозволяє Auto-GPT зберігати контекст і приймати кращі рішення. Це все одно, що оснастити робота довготривалою пам'яттю, щоб згадувати минулий досвід.
Універсальність:
Такі функції Auto-GPT, як маніпулювання файлами, перегляд веб-сторінок і отримання даних, роблять його універсальним. Це все одно, що дати роботам кілька навичок для виконання ширшого кола завдань.
Однак ці спокусливі перспективи можуть ще не перетворитися на те, чого Auto-GPT дійсно може досягти.
Народження агентного механізму
Auto-GPT представляє дуже цікаву концепцію, яка дозволяє генерувати агентам делегувати завдання.
Хоча цей механізм все ще знаходиться в зародковому стані і його потенціал ще не використаний повною мірою. Однак існує безліч способів удосконалення та розширення поточних агентських систем, відкриваючи нові можливості для більш ефективної та динамічної взаємодії.
Використання асинхронних агентів дозволяє значно підвищити ефективність
Одним із потенційних удосконалень є впровадження асинхронних агентів. Поєднуючи асинхронну схему очікування, агенти можуть працювати одночасно, не блокуючи один одного, значно підвищуючи загальну ефективність і швидкість реагування системи. Ця концепція натхненна сучасними парадигмами програмування, які прийняли асинхронні методи для управління кількома завданнями одночасно.
Ще одним перспективним напрямком є забезпечення взаємної комунікації між агентами. Дозволяючи агентам спілкуватися та співпрацювати, вони можуть ефективніше працювати разом для вирішення складних проблем.
Цей підхід схожий на концепцію IPC у програмуванні, де кілька потоків/процесів можуть обмінюватися інформацією та ресурсами для досягнення спільної мети.
Генеративні агенти – це майбутнє
Оскільки агенти на основі GPT продовжують розвиватися, майбутнє цього інноваційного підходу здається світлим.
Нове дослідження, таке як «Генеративні агенти: інтерактивні симулякри людської поведінки», підкреслює потенціал агентно-орієнтованих систем для імітації достовірної поведінки людини.
Генеративні агенти, запропоновані в статті, можуть взаємодіяти складним і привабливим чином, формувати думки, ініціювати розмови і навіть автономно планувати і брати участь у діяльності. Ця робота ще більше підтверджує тезу про те, що агентський механізм є перспективним у розвитку ШІ.
Прийнявши зміну парадигми в бік асинхронного програмування та полегшуючи комунікацію між агентами, Auto-GPT може відкрити нові можливості для більш ефективного та динамічного вирішення проблем.
За допомогою інтеграції архітектури та режиму взаємодії, представлених у статті "Генеративний агент", можна реалізувати інтеграцію великомасштабних мовних моделей з обчислювальними та інтерактивними агентами.
Ця комбінація має потенціал революціонізувати спосіб призначення та виконання завдань у рамках штучного інтелекту та забезпечити більш реалістичне моделювання людської поведінки.
Розробка та дослідження агентних систем може значно сприяти розвитку додатків штучного інтелекту та забезпечити більш потужні та динамічні рішення складних проблем.
Ресурси:
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AutoGPT отримав $12 млн фінансування, а GitHub має 151 тисячу зірок
Першоджерело: Shin Ji Yuan
AutoGPT, вибуховий інтелектуальний проєкт-двійник цього року, тепер отримав фінансування в розмірі 12 мільйонів доларів.
**Як працює Auto-GPT? **
Треба сказати, що Auto-GPT зробив величезний фурор у сфері ШІ, це все одно, що дати GPT-4 пам'ять і сутності, що дозволяє йому самостійно справлятися з завданнями і навіть вчитися на досвіді, щоб постійно покращувати свою продуктивність.
Щоб полегшити роботу Auto-GPT, давайте розберемо його за допомогою кількох простих метафор.
По-перше, уявіть Auto-GPT як винахідливого робота.
Це як мати особистого помічника, який може впоратися з різноманітними завданнями, такими як аналіз ринку, обслуговування клієнтів, маркетинг, фінанси тощо.
Зокрема, для того, щоб Auto-GPT працював, він покладається на наступні 4 компоненти:
Auto-GPT побудований з використанням потужних мовних моделей GPT-4 і GPT-3.5, які діють як мозок робота, допомагаючи йому думати і міркувати.
Це схоже на здатність робота вчитися на помилках. Auto-GPT може озирнутися на свою роботу, спиратися на попередні зусилля та використовувати свою історію для отримання більш точних результатів.
Інтеграція з векторними базами даних, рішенням для зберігання в пам'яті, дозволяє Auto-GPT зберігати контекст і приймати кращі рішення. Це все одно, що оснастити робота довготривалою пам'яттю, щоб згадувати минулий досвід.
Такі функції Auto-GPT, як маніпулювання файлами, перегляд веб-сторінок і отримання даних, роблять його універсальним. Це все одно, що дати роботам кілька навичок для виконання ширшого кола завдань.
Однак ці спокусливі перспективи можуть ще не перетворитися на те, чого Auto-GPT дійсно може досягти.
Народження агентного механізму
Auto-GPT представляє дуже цікаву концепцію, яка дозволяє генерувати агентам делегувати завдання.
Хоча цей механізм все ще знаходиться в зародковому стані і його потенціал ще не використаний повною мірою. Однак існує безліч способів удосконалення та розширення поточних агентських систем, відкриваючи нові можливості для більш ефективної та динамічної взаємодії.
Одним із потенційних удосконалень є впровадження асинхронних агентів. Поєднуючи асинхронну схему очікування, агенти можуть працювати одночасно, не блокуючи один одного, значно підвищуючи загальну ефективність і швидкість реагування системи. Ця концепція натхненна сучасними парадигмами програмування, які прийняли асинхронні методи для управління кількома завданнями одночасно.
Ще одним перспективним напрямком є забезпечення взаємної комунікації між агентами. Дозволяючи агентам спілкуватися та співпрацювати, вони можуть ефективніше працювати разом для вирішення складних проблем.
Цей підхід схожий на концепцію IPC у програмуванні, де кілька потоків/процесів можуть обмінюватися інформацією та ресурсами для досягнення спільної мети.
Генеративні агенти – це майбутнє
Оскільки агенти на основі GPT продовжують розвиватися, майбутнє цього інноваційного підходу здається світлим.
Нове дослідження, таке як «Генеративні агенти: інтерактивні симулякри людської поведінки», підкреслює потенціал агентно-орієнтованих систем для імітації достовірної поведінки людини.
Генеративні агенти, запропоновані в статті, можуть взаємодіяти складним і привабливим чином, формувати думки, ініціювати розмови і навіть автономно планувати і брати участь у діяльності. Ця робота ще більше підтверджує тезу про те, що агентський механізм є перспективним у розвитку ШІ.
За допомогою інтеграції архітектури та режиму взаємодії, представлених у статті "Генеративний агент", можна реалізувати інтеграцію великомасштабних мовних моделей з обчислювальними та інтерактивними агентами.
Ця комбінація має потенціал революціонізувати спосіб призначення та виконання завдань у рамках штучного інтелекту та забезпечити більш реалістичне моделювання людської поведінки.
Розробка та дослідження агентних систем може значно сприяти розвитку додатків штучного інтелекту та забезпечити більш потужні та динамічні рішення складних проблем.
Ресурси: