模型信息
【模型公司】 月之暗面
【模型名称】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
文章摘要
【关 键 词】 AI Agent、多模态、记忆、任务规划、创造工具
本文是李博杰在知乎分享的关于AI Agent的全面介绍和总结。文章首先回顾了ChatGPT发布两年来的发展，特别是大模型从文字对话扩展到文生视频的能力。作者分享了自己在Newport Beach测试AI Agent的经历，这个AI Agent能够处理图片、语音、文字输入和输出，具有多模态能力。作者通过与AI Agent的互动，体验了其在不同场景下的应用，如旅游、博物馆讲解、动物园识别动物等。
文章接着讨论了多模态AI的挑战，包括如何让AI更好地理解和生成图像、音频和视频。作者提到了微软的LLaVA、新加坡国立大学的Next-GPT等多模态模型，并指出这些模型在实际应用中的效果并不理想。作者认为，真正的多模态模型需要在预训练阶段就使用大量的多模态数据进行端到端的训练。
在记忆方面，作者通过个人经历强调了人类记忆的强大，并指出AI Agent在记忆方面还有很长的路要走。作者提到了RAG（Retrieval-Augmented Generation）和text summary等技术，并讨论了它们在AI Agent中的应用和局限性。
任务规划是文章讨论的另一个重要话题。作者提到，复杂任务的规划对于AI Agent来说是一个挑战，需要在AI与环境的交互中通过强化学习来获得。作者还提到了创造和使用工具的重要性，并举例说明了ChatGPT如何通过插件调用其他工具，如Dalle-3。
最后，作者提出了对AI Agent未来发展的思考，包括如何提高其多模态能力、记忆能力和任务规划能力。文章强调了AI Agent在社会中可能面临的伦理和法律问题，并呼吁大家一起思考和探讨这些问题。
原文信息
【原文链接】 阅读原文
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【原文作者】 江大白
【作者简介】 专业有趣的AI内容平台，关注后回复【算法】，获取45家大厂的《人工智能算法岗江湖武林秘籍》
