Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

关于智能体的未来

Answer

未来的智能体具有广阔的发展前景:

  1. 完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如,流行的 RAG 架构并非智能体式,而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。而当 LLM 置于应用程序的控制流中并能动态决定行动、工具使用和输入响应时,智能体才真正出现。
  2. Menlo 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型,包括决策智能体、轨道智能体和通用人工智能体。
  3. 像 Coze bot 这样的智能体将随着 AI 技术进步和市场需求变化不断优化升级,拓展应用场景,覆盖更多行业和领域,提供更智能和个性化的资讯推送服务。
  4. 如“一分钟提升认知系统”这样的智能体,未来将进一步完善知识库,引入更先进的 AI 技术,提供更多个性化学习方案,有望在自主学习、兴趣探索、问题解决等领域发挥重要作用,并在比赛中取得优异成绩。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 智能体:企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

很明确,未来的完全自主智能体可能会拥有所有四个构建块,但今天的LLM应用程序和智能体还没有达到这个水平。例如,流行的RAG架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆作为其基础。一些设计,如[OpenAI的结构化输出](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/)甚至支持工具使用。但重要的区别在于,这些应用程序将LLM作为语义搜索、综合或生成的"工具",但它们采取的步骤(即逻辑流)仍由代码预先确定。对比来说,当您将LLM置于应用程序的控制流中并让它动态决定要采取的行动、要使用的工具以及如何解释和响应输入时,智能体就会出现。只要这是真的,有些智能体甚至不需要与外部工具交互或采取行动。在Menlo,我们确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是"决策智能体"设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。"轨道智能体"则提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的"工具"库。最后,在光谱的另一端是"通用人工智能体"——本质上是没有任何数据支架的for循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。以下,我们将探讨五种参考架构和每种智能体类型的人工智能体示例。

Bot智能体 | 用Coze实现【多模态资讯的跨平台推送】

随着AI技术的不断进步和市场需求的不断变化,该Coze bot将不断优化和升级,实现更加智能和个性化的资讯推送服务。未来,我们将进一步拓展该bot的应用场景,覆盖更多行业和领域,为用户提供更加全面和及时的资讯服务,助力各行业的发展与创新。Bot体验地址:[https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019](https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019)[heading1]

一分钟提升认知系统—最佳创意奖

创新性:该智能体以“一分钟提升认知”为核心,旨在提供高效的学习体验。实用性:功能覆盖面广,能够满足不同用户的学习需求。互动性:通过提问了解用户,提供个性化的学习方案,用户体验良好。可扩展性:可根据用户反馈和技术发展进行持续优化和迭代。[heading2]总结[content]“一分钟提升认知系统”是一款功能强大、实用性强的AI智能体,它不仅能为用户提供丰富的学习资源,还能根据用户的需求提供个性化指导。我们相信,该智能体将会在自主学习、兴趣探索、问题解决等领域发挥重要作用,并有望在比赛中取得优异成绩。[heading2]未来展望[content]进一步完善知识库,增加更多领域的学习资源。引入更先进的AI技术,提升智能体的理解和交互能力。提供更多个性化学习方案,满足不同用户的学习需求。[heading2]注意事项[content]本智能体注重用户体验,通过友好互动和个性化服务,提升用户的学习效果。本智能体具有强大的知识储备和高效的学习机制,能帮助用户快速提升认知水平。本智能体具有良好的扩展性和创新潜力,有望在未来取得更大的发展。本智能体可以体现百宝箱平台智力水平。

Others are asking
如何搭建AI智能客服
搭建 AI 智能客服可以参考以下步骤: 1. 明确核心构思:利用企业已有的知识积累,结合大模型的强大能力,为用户提供准确且简洁的答案。创建企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料,再利用大模型对用户咨询的问题进行处理,确保回答的准确性和一致性,还能在必要时提供原回答的完整版,以满足用户的深度需求。同时对接人工客服,在智能助手无法解决用户问题时,用户可以快速转接到人工客服,确保问题的及时解决。这种人机结合的模式,有助于提升整体服务质量和客户满意度。 2. 具体操作步骤: 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手: 创建大模型问答应用:通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站:通过函数计算,来快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 引入 AI 助手:通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助您更好的应对客户咨询。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服: 找到高级下开场白,点击展开,填写开场白文案、开场白预置问题。 勾选用户问题建议:在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 添加语音选择:让其不仅会写,还会通过语音跟您交流。 点击“发布”,选择发布平台,如 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号(服务号)、微信公众号(订阅号)、掘金等。
2025-03-06
我是一个公司的平面设计师,经常设计海报一类的工作,怎样才能用人工智能帮助到我。
作为一名平面设计师,您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作: 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户可通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例,拆解步骤如下: 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素:风格要潮流插画,还要有唐代元素和国潮(前期基本上是沟通成本,主要定线稿)。 3. 提取元素:获取的信息需要体现产品图,需要体现唐代元素,需要 logo 在中心位置,按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制:沟通的元素是牡丹花、驴子(最后换成了琵琶)、人参和产品图和 logo,所以进行线稿调整绘制(中间很多细节沟通)最终定下线稿(里面很多元素都是拼接的)。 5. 拆分元素线稿:这一步非常重要,因为会涉及到后续元素替换等问题,比如单个 logo、产品等,提取出单独元素,进行绘制,最后进行替换。 6. 单个元素绘制:这样会让单个元素更加精致,也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡,选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果(将单独跑的元素在 ps 里替换优化,再过一遍 sd 进行溶图放大)得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了,换成了一把琵琶,也是同产品图一样的做法,最后把琵琶替换掉驴子,得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型:GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型:“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型:“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词:yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-06
我想养育带有我的特色的智能体
以下是关于养育带有您特色的智能体的相关信息: 1. 从产品角度思考 Agent 设计:参与相关比赛,不要过于强迫自己想出创业点子,而是通过了解不同事物、锻炼发现问题的能力、关注低效事物和重大技术变革,在某个时刻灵感可能会涌现。例如有人决定创造一个独特、有趣且有意义的智能体,让用户能回顾出生那天的新闻并找到自我线索。 2. 提示词母体系列(2):再进阶,一分钟创建您的拟人化小助理。在上一篇文章基础上,探讨如何创造更拟人化、具个性的智能体,并利用豆包角色扮演模型。文章将探讨拟人化提示词的设计思路,分享实用提示词,通过实际例子展示如何生成拟人化提示词模板,并在不同模型中测试效果。 3. 输入观点一键生成文案短视频中的 Coze 智能体创建:创建工作流中每个节点有具体细节,如“开始”节点有 4 个输入变量,“大模型”节点使用 DeepSeek R1 模型,提示词要求不复杂,“文本”节点按“句号”分句等。
2025-03-06
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用等。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告某一部分的主题拼装,形成用于网络搜索的关键词句。必应搜索节点根据指定的关键词句搜索相关网络内容。LinkerReader 节点从必应搜索到的网页链接中获取网页详细内容。在 LinkerReader 节点前的代码节点用于等待 2 3 秒,将众多 LinkerReader 节点的执行时间错开,避免拥塞。代码节点将搜索到的网页链接信息进行过滤,只保留网页名称、摘要、url 信息,以备后面大模型进行处理。大模型节点根据多个网页中获取的内容按照指定的格式生成报告内容,并根据代码过滤后的搜索摘要信息列表将引用链接加到报告内容中。结束节点将 7 部分大模型节点生成的内容拼接并流式输出。
2025-03-06
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、在 LinkerReader 节点前的代码节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告某一部分的主题拼装,形成用于网络搜索的关键词句。必应搜索节点根据指定的关键词句搜索相关网络内容。LinkerReader 节点从必应搜索到的网页链接中获取网页详细内容。在 LinkerReader 节点前的代码节点用于等待 2 3 秒,错开众多 LinkerReader 节点的执行时间,避免拥塞。代码节点将搜索到的网页链接信息进行过滤,只保留网页名称、摘要、url 信息,以备后面大模型进行处理。大模型节点根据多个网页中获取的内容按照指定的格式生成报告内容,并根据代码过滤后的搜索摘要信息列表将引用链接加到报告内容中。结束节点将 7 部分大模型节点生成的内容拼接并流式输出。
2025-03-06
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、在 LinkerReader 节点前的代码节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告某一部分的主题拼装,形成用于网络搜索的关键词句。必应搜索节点根据指定的关键词句搜索相关网络内容。LinkerReader 节点从必应搜索到的网页链接中获取网页详细内容。在 LinkerReader 节点前的代码节点用于等待 2 3 秒,错开众多 LinkerReader 节点的执行时间,避免拥塞。代码节点将搜索到的网页链接信息进行过滤,只保留网页名称、摘要、url 信息,以备后面大模型进行处理。大模型节点根据多个网页中获取的内容按照指定的格式生成报告内容,并根据代码过滤后的搜索摘要信息列表将引用链接加到报告内容中。结束节点将 7 部分大模型节点生成的内容拼接并流式输出。
2025-03-06
1. 现在和未来,ai擅长做什么,不擅长做什么
目前,AI 擅长的方面包括: 回答各种知识类问题,如小学奥数题。 生成文本内容,如演讲稿。 AI 不擅长的方面包括: 某些情况下回答可能存在错误。 对于一些复杂的、需要深度理解和情感判断的任务,可能表现不够出色。 在未来,AI 有望在以下方面取得更大进展: 为人们提供更精准、个性化的服务,如虚拟导师提供个性化的学科指导。 帮助人们解决更复杂的难题,为社会发展做出更多贡献。 但同时,也可能面临一些挑战和限制,例如在涉及人类情感、伦理道德等方面的问题处理上,仍需要不断探索和完善。
2025-03-05
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生,无创业经验,如何在ai帮助下在未来几年寻找创业方向和努力路径
对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生,无创业经验,在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径,可以参考以下建议: 首先,了解不同的发展路径特点。在学术研究方面,要培养适应能力,保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”,充满刺激和不确定性,需要快速学习、适应市场和承担风险,虽能直接面对社会,但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致,创业公司有生存压力,而打工人有稳定收入和学习机会,但可能限制思维。 其次,明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径,强烈的内在动机是长期成功的关键,动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧,要直面并理解它们,将其转化为积极向上的动机,确保符合个人价值观。确定积极动机后,具有学术价值的问题可考虑读博,有商业价值的问题可尝试创业,至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后,为持续提升自我,可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因,如果是懒惰,要直面并解决,比如找学习伙伴相互监督;如果是能力不足,可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说,可以结合自身的兴趣和优势,思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题,利用 AI 技术进行市场调研和分析,探索可能的创业方向。同时,也可以通过打工或参与相关项目积累经验。
2025-02-27
AI与低空经济未来
以下是关于 AI 与未来经济相关的一些信息: AGI 实现后,未来 20 年人类社会可能会发生以下变革: 1. 社会结构变化:劳动力、经济与治理方面,AGI 带来的超高生产率可能挑战现有经济体系基础。传统市场经济建立在稀缺性和劳动力参与之上,而 AGI 可能令充裕成为常态,人工劳动不再是主要创造价值手段,现行的资本主义或社会主义模式都将受到冲击。 2. 经济体系与分配:可能迈向“后稀缺经济”,在 AGI 和自动化极大降低生产成本后,许多商品和服务近乎免费,人类基本需求容易满足,金钱和竞争在某些领域的重要性下降。例如,未来也许会出现“零工资经济”,人人无需为了生计而工作,AGI 带来的丰富产出能够满足全社会需求。 Sam Altman 对 AI 的相关观点包括: 1. 人类是工具的创造者,每一代人都在前人的发现基础上创造出更强大的工具,AGI 是人类进步脚手架上的又一个工具,也可能是某种开端。未来面临的经济增长看起来令人惊叹,十年后,也许地球上的每个人都能完成的成就将超过今天最具影响力的个人所能达到的水平。 2. 关于 AI 经济学的三点观察: AI 模型的智能水平大致等于用于训练和运行它的资源的对数,花费足够多的资金能获得连续且可预测的收益。 AI 成本每年下降 10 倍,使用门槛正以前所未有的速度降低。 智能增长带来超指数级经济价值,AI 代理人的出现将颠覆知识型工作,经济体系将随之变革。 同时,Sam Altman 强调 AGI 影响力的扩散将不均衡,科学研究可能成为最先受益的领域,而社会如何适应这种转变将成为未来最大的挑战。
2025-02-27
未来AI可以给人幸福感吗
未来 AI 有可能给人带来幸福感。在接下来的几十年里,我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。人们的能力随着时间显著提升,如今能完成前人认为不可能的任务,这并非源于基因变化,而是得益于更智能、更强大的社会基础设施。AI 会为人们提供解决难题的工具,帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。例如,我们将很快能与帮助我们完成更多任务的 AI 合作,甚至拥有由不同领域虚拟专家组成的个人 AI 团队,创造几乎任何能想象的事物。孩子们会有能提供个性化教学的虚拟导师,在医疗保健、软件创造等方面也会有更多可能。有了这些新能力,我们能实现前所未有的共同繁荣,让每个人的生活都变得更好。虽然繁荣本身不一定使人快乐,但它会切实改善世界各地人们的生活。同时,也有人坚信,尽可能简单地试用 AI 本身就是让普通人在这场 AI 的发展中受益并获得幸福的最好方式。
2025-02-23
未来5年AI的发展方向
未来 5 年 AI 的发展方向可能包括以下几个方面: 1. 模型发展:从小模型阶段向更强大的模型演进,如 GPT 的出现标志着 AGI 的拐点,Sora 的出现打开了 AGI 的大门,未来可能加大算力和训练,与具身机器人结合,加速智能提升。 2. 能力提升:从能与人类交流到具备对世界力量的感知和与物理世界互动的能力,逐步发展到强人工智能。 3. 应用拓展:在关键领域改变成本结构和提高生产力,如降低医疗、教育等领域的成本,使服务更易获得和负担得起。AI 涉及的领域不断扩大,应用范围更加广泛。 4. 社会影响:可能带来更好的教育、更健康的人口和更有生产力的人,解放人力去解决更重要的问题,创造更美好的社会。但也需要政府和民营企业共同努力,进行人员再培训和能力增强,以应对可能的就业机会变化。 5. 技术突破:如没有编码能力的人独自创建的应用程序或网站走红,OpenAl o1 的开源替代品在推理基准测试中超越它,苹果设备上的研究成果加速个人设备上 AI 的发展等。同时,在一些领域也存在挑战,如对人形机器人的投资水平可能下降,挑战者难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击等。此外,还可能面临国家安全审查、立法实施等方面的问题。
2025-02-20