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autogpt在线播放_autogpt安装教程(2024年12月免费观看)

内容来源：飘花网电影所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

autogpt

9大AI平台大比拼，你最爱哪一个？最近，各种智能体平台真是火得不行！作为一个AI迷，我决定给大家盘点一下这9个超牛的智能体平台和框架，看看你们最喜欢哪一个吧！低代码平台三巨头 𐟤– 扣子Coze：这是字节跳动的作品，功能全面而且非常容易上手，简直是AI新手的福音。腾讯元器：微信生态的集成王者，微信用户们有福了！百度文心：开发者变现的好帮手，适合那些想通过AI赚钱的小伙伴们。私有化部署两大神器 𐟒𛊄ify：全能选手，支持各种大模型，简直是AI界的瑞士军刀。 FastGPT：知识库问答专家，回答问题特别快而且准确。开发框架四小将 𐟛 ️ LangChain：最流行的AI应用开发框架，用的人最多。 AutoGen Studio 2.0：微软出品，高级感满满。 AutoGPT：自主学习的AI探索者，适合那些喜欢挑战新事物的小伙伴。 Phidata：企业级应用的得力助手，适合那些需要大规模应用AI的公司。总结 𐟓 无论你是AI新手还是老手，这些平台和框架都能满足你的需求。赶紧试试吧，说不定你也能找到最适合自己的那一款！

AI时代：机遇挑战并存最近几个月，大家都在讨论AI的飞速发展，从ChatGPT到AutoGPT，再到AgentGPT。刚开始的时候，大家都觉得AI只会替代那些需要大量查阅文档和代码的重复性工作，比如数据整理和网络接口调用。但没想到，短短时间里，AI已经能够自主开发网站了，这真是让人惊叹！很多大佬都重新出山，加入AI创业，国内的互联网巨头也在加速研发。顶尖的爬虫团队和AI研发人员几乎被挖光了。这一切都表明，GPT的出现不仅仅是一个简单的AI聊天机器人，它的未来充满了无限可能。然而，有机遇就有挑战。最近互联网行业的“裁员潮”让很多计算机专业的学生和想转码的同学感到焦虑。那么，未来如何保持竞争力？会不会被取代？下面我分享一些个人看法：计算机专业学生的建议 𐟒𛊤𘍨恥꧛利€算法赛道：虽然算法很重要，但不要只局限于这个领域。要紧跟前沿，提升自己的竞争力。不要在ML时代满足于调参，到了DL时代还在调参。互联网大厂都在做自动优化的方案，稀缺的是框架、算法开发及维护的高端岗位。可以考虑计算机架构和安全等相对竞争小、同时又不容易被替代的领域。提升技能：保持好绩点的同时，一定要加强自己的技能。前端、后端、数据岗这些年都有着很快的变化，国内院校课程大部分都无法跟上业界的发展。提升自学能力可以很大程度上弥补初始学历的不足。转专业学生的建议 𐟚€ 压力更大：转专业的学生目前面临的压力更大。如果只是单纯的转SDE，拿自己的短板去抢科班出身的岗位，大部分还是要从技能和多积累的实际经验上去竞争。多实习多做项目，或者也可以借助自己的本专业，找交叉领域去发挥优势。例如有语言学背景的可以去做NLP自然语言处理，或者累积了CS技能再回到自己本身的传统领域。很多商学院的教授也开始在招CS的学生。结语 𐟌ˆ 总的来说，大家没必要太过担心学计算机会被替代，或者学出来就没用了。目前的失业情况并不是GPT的产生导致的，自身的竞争力才是主要的因素。不断学习和提升自己才是最好的解决方案，而不是停留在安安稳稳当“码农”的心态。希望这些建议能帮到大家，祝大家在AI时代找到自己的方向，保持竞争力！

百度新推出的秒哒，有点像高级版的autogpt。一句话自动生成应用，AI自己规划路径，自己选择工具，自己写代码，自己测试自己改bug...

普通人必读！AI热潮中的冷静分析最近，鹤啸九天的《ChatGPT复现之路》在网络上引起了轰动，GitHub上数万人围观阅读。这篇文章不仅涵盖了大模型的基本原理，还深入分析了国内外大模型的生态与技术路线以及模型的全面评测。以下是我从这篇文章中提炼的一些重要信息，供大家参考： AI会统治人类吗？𐟤” 首先，大家要明白，大语言模型（LLM）并不意味着AI会取代人类。LLM只是世界模型在低维空间的投影，类似于克苏鲁怪物前面的智慧小人脸，这只是人们精心调优的结果。所以，别被那些科幻电影误导了，AI不会统治人类。大语言模型已经触顶了吗？𐟓ˆ 人类文明的积累是有限的，这决定了现有范式的LLM预计会在2025年触及天花板。毕竟，可用训练语料有上限。比拼LLM的关键在于谁能更准确地拟合世界运作规律，这是评估的黄金法则，但法则本身也有上限。所以，SOTA（目前最优）就在不远处等着我们。 ChatGPT的决战时刻⚔ OpenAI可能已经握有GPT5这张王炸牌，但在对手未能追及GPT4之前，他们暂时按兵不动。一旦亮出GPT5，便是终局，无牌可续。 GPT的热门研究赛道： Autogpt：让AI自我学习修炼；检索增强生成（RAG）：让AI引用权威知识减少错误； ToT思维树：模仿人脑打造更人性化的AI大树。大厂在AI领域的优势𐟑‘ 算法和算力如同硬币的两面，缺一不可。阿里达摩院在国内率先完整复刻了GPT-3，并将其开放在魔搭社区。ChatGPT背后较量的是全方位的AI+云计算实力，初创企业想自研中国版ChatGPT？先得找云厂商谈谈心。开源运动的势不可挡𐟒ꊇoogle内部文件在SemiAnalysis博客上传播：他们和OpenAI都没有护城河，开源AI会击败Google与OpenAI，登上最终胜利宝座。也许正如马斯克所言，AI的终极目标是为了揭示宇宙的真实本质。以上只是原文信息的冰山一角，更多的信息大家记得搜索GitHub哦！

大模型时代：这些方向让你脱颖而出！在大模型时代，想要在就业市场上脱颖而出，以下是一些关键的发展方向和建议：基础能力 𐟛 ️ 掌握prompt工程和agents调用，熟悉各种框架，如autogpt。这些是基础能力，无论是开发还是算法研究都非常重要。算法能力 𐟧 掌握RAG（Retrieval Augmented Generation）和多模态技术，包括图像多模态和语音多模态。此外，了解基模训练（base model training）和SFT（Supervised Fine-Tuning）等技术也非常重要。就业建议 𐟒𜊥﹤𚎦™š的硕士毕业生，我不建议将图像生成和视频生成作为研究方向。这些技术在未来几年内难以落地，因为它们的不确定性和不可控性较高，更适合娱乐而非实际应用。总的来说，掌握大模型的基础能力和算法能力是关键，这将有助于你在就业市场上获得更多的机会和优势。

自然语言任务规划的新篇章：AutoGPT+P的突破尽管LLMs在自然语言处理（NLP）方面取得了显著进展，但它们在直接将自然语言指令转换为执行机器人任务的计划方... 来源于CSDN博主人工智能大模型讲师培训咨询叶梓网页链接的博客网页链接，查看更多网页链接

𐟚€ 探索LLM大模型的GPTQ量化技术 𐟔 想要深入了解LLM大模型的GPTQ量化技术吗？这里为你准备了详细的步骤和代码示例，带你一步步实现GPTQ大模型量化。 𐟓š 首先，定义你的基础模型。在代码中，你可以看到如何使用`AutoGPTQForCausalLM`来加载预训练模型，并指定量化配置。 𐟔砦Ž夸‹来是执行GPTQ量化。通过调用模型的`quantize`方法，并传入示例数据和批量大小，你可以开始量化过程。 𐟒𞠧„𖥐Ž，保存量化和未量化的模型。这将确保你的模型即使在量化后也能保持其性能。 𐟔„ 最后，重新加载模型和tokenizer，以便在推理时使用。这里展示了如何使用`AutoGPTQForCausalLM.from_quantized`方法来重新加载模型，并使用`AutoTokenizer.from_pretrained`来加载tokenizer。 𐟚蠦𓨦„：在重新加载模型时，可能会遇到一些警告，比如模型未融合注意力模块或MLP模块。这些警告通常可以忽略，但如果你遇到问题，可能需要检查你的代码或模型配置。 𐟎‰ 现在，你已经成功实现了GPTQ大模型量化！你可以继续探索如何使用这个技术来提升你的AI大模型性能。 𐟓š 记住，GPTQ量化技术可以帮助你在保持模型性能的同时，减少计算资源和内存消耗，从而加速推理速度并降低能耗。

ECARX车载AI大模型加速落地基于ECARX车载AI大模型（ECARX AutoGPT）切实推进AI座舱技术研发[打call] 以舱内智能感知核心技术为起点全场景舱内儿童行为数据采集覆盖不同儿童年龄段全周期监测并识别舱内儿童危险行为充分保障儿童出行安全[抱一抱] 多模态 AI 座舱守护每一次出行安全让智慧出行驱动美好生活[给你小心心] *相关功能仍在研发阶段，车型露出为研发车辆，具体搭载情况以整车品牌公布为准。「亿咖通科技」「ECARX」亿咖通科技的微博视频

𐟤–大模型驱动的AI Agent实战指南𐟓š 探索如何利用大模型构建智能Agent，让AI为你的生活和工作提供更多便利！𐟔 𐟓– 第1章：何谓 Agent，为何 Agent 在一家专注于鲜花的初创电商公司“花语秘境”中，年轻的团队正在忙碌地开发新项目。他们的目标是提供高质量的鲜花购买体验，甚至根据场合和送花人的情感表达来推荐鲜花。这场演讲旨在探讨生命的本质，以及如何将这种理念应用于AI Agent的开发。 𐟧 第2章：基于大模型的Agent技术框架这一章介绍了由大模型驱动的自主Agent的架构，包括规划、记忆、工具和执行四大要素。规划能力让Agent能够有效地执行复杂任务，记忆则帮助Agent存储和检索信息，工具则扩展了Agent的能力，使其能够执行更复杂的任务。 𐟔砧쬳章：OpenAI API、LangChain 和 Llamalndex 这一章详细介绍了OpenAI API、LangChain和Llamalndex等工具在AI Agent开发中的应用。通过这些工具，我们可以更轻松地创建和管理AI Agent。 𐟤– 第4章：Agent1：自动化办公的实现通过Assistants API和DALLE3模型，我们可以创建自动化办公的AI助手。这个助手可以帮助我们管理日常任务，提高工作效率。 𐟒ᠧ쬵章：Agent2：多功能选择的实现通过Function Calling功能，我们可以创建能够使用多种工具的AI助手。这个助手可以根据用户的需求调用不同的工具，提供更加个性化的服务。 𐟒ᠧ쬶章：推理与行动的协同这一章介绍了如何通过ReAct框架实现推理与行动的协同。通过创建ReAct Agent，我们可以让AI助手在推理和行动之间建立联系，从而更好地完成任务。 𐟓Š 第7章：Agent3：通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价这一章展示了如何通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价。通过创建鲜花定价Agent，我们可以让AI助手根据市场行情和用户需求自动调整价格，提高销售效率。 𐟓栧쬸章：Agent4：计划和执行的协同这一章介绍了如何通过LangChain中的Plan-and-Execute策略实现智能调度库存。通过创建Plan-and-Execute Agent，我们可以让AI助手自动管理库存，确保商品供应充足。 𐟔 第9章：Agent5：知识的提取与整合这一章展示了如何通过Llamalndex实现检索增强生成。通过创建ReAct RAG Agent，我们可以让AI助手从外部资源中提取和整合知识，提供更加准确的信息。 𐟤– 第10章：Agent6：AutoGPT、BabyAGI和CAMEL 这一章介绍了AutoGPT、BabyAGI和CAMEL等先进的AI技术。通过这些技术，我们可以创建更加智能和高效的AI助手，为用户提供更多便利。

LLM驱动的自主智能体：未来已来？最近，OpenAI的研究员Lilian Weng在她博客上发表了一篇名为《LLM Powered Autonomous Agents》的长文，真是让人眼前一亮。这篇文章详细介绍了如何利用大型语言模型（LLM）来构建自主智能体，真的是把LLM的潜力发挥到了极致！ LLM的潜力 LLM不仅仅能生成优质的文本、故事、文章和程序，它更是一个强大的通用问题解决器。想象一下，一个智能体能够自我规划、自我记忆、自我学习，甚至能够使用各种工具来完成任务，这简直让人惊叹！核心要素规划：智能体会把复杂任务分解成更小的子目标，这样处理起来更高效。比如，它会用“链条思考”和“树状思考”等技术来分解任务。文章中还提到了一个叫LLM+P的方法，依赖外部经典规划器来进行长期规划。记忆：智能体的记忆系统包括了感觉记忆、短期记忆（STM）和长期记忆（LTM）。LLM通过短期记忆进行上下文学习，同时可以通过外部向量存储器进行长期记忆。文章中还介绍了最大内积搜索（MIPS）的概念，用于在外部记忆中快速查找信息。工具使用：文章强调了提供外部工具的重要性，比如MRKL、TALM、Toolformer和HuggingGPT等框架。这些工具让LLM能够与外部API交互，并执行其本身无法完成的任务。真实案例研究科学发现智能体：文章介绍了ChemCrow，一个专注于科学发现的智能体，它能利用13个由专家设计的工具在有机合成、药物发现和材料设计等任务中进行操作。生成式智能体模拟：斯坦福小镇的著名论文，25个虚拟角色由LLM驱动的智能体控制，在一个受到“The Sims”启发的沙盒环境中生活和互动。概念验证示例：文章介绍了AutoGPT和GPT-Engineer，这些都是基于LLM为主控制器的自主智能体的开创性项目。面临的挑战尽管我们已经取得了一些显著的进展，但仍然面临着许多挑战。比如上下文长度的限制、长期规划和任务分解的困难，以及自然语言界面的可靠性问题等。不过，我相信未来的AI智能体一定会更加出色，期待与你一同见证这个旅程！𐟚€

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