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吳恩達:別光盯著GPT-5,用GPT-4做個智能體可能提前達到GPT-5的效果

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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吳恩達:別光盯著GPT-5,用GPT-4做個智能體可能提前達到GPT-5的效果

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原標題:吳恩達:別光盯著GPT-5,用GPT-4做個智能體可能提前達到GPT-5的效果
關鍵字:智能,模型,代碼,工作流,報告
文章來源:機器之心
內容字數:12471字

內容摘要:


機器之心報道
機器之心編輯部智能體的潛力被低估了?AI 智能體是去年很火的一個話題,但是 AI 智能體到底有多大的潛力,很多人可能沒有概念。
最近,斯坦福大學教授吳恩達在演講中提到,他們發現,基于 GPT-3.5 構建的智能體工作流在應用中表現比 GPT-4 要好。當然,基于 GPT-4 構建的智能體工作流效果更好。由此看來,AI 智能體工作流將在今年推動人工智能取得巨大進步,甚至可能超過下一代基礎模型。這是一個值得所有人關注的趨勢。這個關于智能體的演講在社交媒體上引發了廣泛關注。有人表示,這代表著 AI 發展中的范式轉變,體現了從靜態輸出到動態迭代的轉變。站在這樣一個十字路口,我們不僅要思考 AI 如何改變我們的工作,還要思考我們如何適應它所創造的新環境。還有人說,這和自己的生活經驗是相通的:有些人可以憑借良好的流程勝過那些比自己聰明的人。那么,智能體的這種效果是怎么實現的呢?
和傳統的 LLM 使用方式不同,智能體工作流不是讓 LLM 直接生成最終輸出,而是多次提示(prompt)LLM,使其逐步構建更高質量的輸出。
在演講中,吳恩達介紹了 AI 智能體工作流的四種設計模式:反思(


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