要创造一个优秀的智能体，可以考虑以下几个方面：
序：创造最好的智能体在有限算力下，如何解锁更多大模型能力，是很多人工智能公司的痛点。因此，本文提出了一种创新性方法，将西方现代哲学中的思想，融入prompt之中，可实现低成本，高性能，将模型的效用最大化。[heading1]⚙️1.前置概念[content]省略：在人类的日常交流中，常常会有省略的现象。这是因为在给定的情境下，有些信息是可以被理解的，或者有些内容已经被之前的话语或者语境暗示了，就不需要明言。例如，当一个人看到另一个人正在吃东西，他可能会简单地问：“好吃吗？”而不是完整的问：“你正在吃的这个东西好吃吗？”因为场景和行为都已经清楚表示了询问的目标。不严格逻辑能力：人类的语言使用是一种社会行为，受到很多因素的影响。例如，我们的文化背景，环境，心理状态等等都会影响我们如何使用语言。在日常沟通中，许多人是用情感驱使的方式来表达他们的观点或感受。他们可能会使用不严格逻辑的俚语，甚至造词新词，来更好地表达他们的情绪和态度。比喻：在日常生活和沟通过程中，人们习惯于使用比喻。这是因为比喻能帮助我们更好地理解和描述复杂的概念或者抽象的想法。有助于复杂思想的沟通，它能使抽象或复杂的概念变得具象，易懂，从而让人们能更好的理解和交流。[heading1]✨2.例子：省略prompt[heading1]🕶️3.例子：不严格逻辑能力prompt
太阳不需要膨胀到包围地球，它只需要变得足够热，使空气中的水蒸汽增加到产生温室效应的程度。因此，从论证的角度来说，如果意识的进化比地球当前存在的时间慢了10％，那它可能根本就不会发展。从宇宙的尺度来看，这是一个非常狭窄的窗口。所以有很多根本性的问题。我认为，在计算机能够解决至少一个基本问题之前，你不能称之为AGI，因为人类还有很多基本问题，或者已经部分解决了这些问题。所以，如果计算机连其中的一个问题都解决不了，那我觉得它不如人类好。解决一个重要问题将是AGI的一个关键门槛，比如提醒假设的解决方案在哪里？我看不到。所以，对于到底发生了什么事情，真相是什么，我很想知道。所以我想你可以把x.ai的使命陈述重新制定为“到底发生了什么事情”。那是我们的目标。Toby Pohlen对于使命陈述来说，对我来说，还有一个很好的愿景方面，那就是，短期内，我们致力于更好地理解深度学习技术。但是我认为，在我们所做的每一件事情中，我们也应该始终记住，我们不仅仅是要构建，还要理解，所以追求科学是我们工作的基础，这也体现在我们的使命陈述中。Greg Yang是的，我还想补充一点，我们主要是在讨论如何创建一个非常聪明的智能体，可以帮助我们更好地理解宇宙。这绝对是我们的北极星。但从我的观点来看，当我在发现大型新网络的数学时，我也发现这里的数学实际上可以为我们对基本物理或其他现实的思考开辟新的方式，因为例如，一个没有非线性的大型神经网络，大致上对应于经典的随机矩阵理论，这与高能物理中的规范理论有很多联系。当我们试图从数学的角度更好地理解它的工作原理时，这也可以带来非常有趣的视角，从而对一些现有问题产生启发，比如万物理论、量子引力等等。当然，目前这些都还是推测性的，我看到了一些模式，但没有具体的结论。但这是理解宇宙的另一个视角。
那么，如果软件开发的某些部分变得更快、更容易、更便宜，会发生什么情况呢？4年前，OpenAI发布了GPT-3，这是第一个真正意义上的大型语言模型。从那时起，我们就踏上了一段不平凡的旅程。现在，当我说大型语言模型时......我谈论的是其他人所说的人工智能。但我认为这个术语太笼统了。我特指的是使用深度学习和神经网络创建的模型。这些主要是大型语言模型，但也包括视觉和动作模型。它们是基于人类训练数据来理解单词、代码语法、图像和界面操作的模型。我也在谈论所谓的智能体。当我们让大型语言模型表现得像一个智能体时，它可以制定计划和决策，以尝试实现我们设定的目标。我们允许这些代理访问外部工具，如网络搜索、计算器，以及编写和运行代码的能力。以及数据库中存储的长期记忆。我们让他们模仿逻辑思维模式，比如让他们观察他们所知道的东西，计划他们下一步要做的事情，批判他们自己的工作，并一步一步思考。智能体可以决定在任何时候使用什么工具来解决我们给出的问题。这种将工具和逻辑链接在一起的架构使得语言模型比其他模型功能更强大。他们最终能够在我们现有的编程环境中完成相当复杂的任务。除非这里有人一直生活在与世隔绝的地方，否则你们就会知道我们一直在将语言模型和智能体部署到旨在帮助专业开发人员的工具中，例如GitHub Copilot、Cursor和Replit。他们可以读写代码、调试、创建文档和编写测试。一项研究表明，使用Copilot的开发人员完成任务的速度提高了55%，所以我们至少知道这可以加快人们的速度。从个人经验来看，我可以说，使用这些工具后，我会成为一名更优秀的程序员，但我知道人们对这些工具有很多怀疑和争议。也许他们只是在创建更多的垃圾代码和错误，供大家以后处理。