MetaGPT 是一个多智能体框架，能够扮演不同的角色，包括工程师、产品经理、架构师和项目经理等，针对产品需求、设计、竞争分析、API 和文档量身定制解决方案。
MetaGPT 可以根据提示生成连贯的文本，其结果非常接近人类所产生的。这表明人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT 已经隐含地发现了它，但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。
虽然 ChatGPT 在生成文本方面的表现非常出色，但它并不像大脑一样工作。它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的，当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的。
《[MetaGPT爆火出圈！2美元就能当老板，GitHub狂揽11.2k星，AI智能体「多面手」诞生](https://ywh1bkansf.feishu.cn/record/1sfvuPPwj8ZTnMvEQIveB3E4G)》，MetaGPT是一个多智能体框架，能够扮演不同的角色，一位工程师、产品经理、架构师和项目经理，针对产品需求、设计、竞争分析、API和文档量身定制；在[论文精选](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/YjJgwbKnriZBZ0kVn6Kc1gSKnsf?table=tblvwfLgBpw6qxzs&view=vewzOmmTaQ)中添加了一篇推荐必读的论文《[大语言模型的挑战和应用](https://ywh1bkansf.feishu.cn/record/1sfvuSvzvEGA0Ka5vMvagktWr)》，论文解答了两个问题：1）还有哪些问题尚未解决？2）LLMs目前在哪些地方被应用，以及这些挑战如何限制它们？重新更新了2.1网站精选目录下的《[AIGC中国网站精选](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblNFMmpogvMygRM&view=vewDRCDZJH)》，将国内网站按基础架构/开发工具、个人助理/办公助理、企业服务和内容平台进行了重新分类；
ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。
ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是，其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的事情：人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色，结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢？它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的，这似乎是非常可能的。