
Claude都能操纵计算机了,吴恩达:智能体工作流越来越成熟
Claude都能操纵计算机了,吴恩达:智能体工作流越来越成熟受 ChatGPT 强大问答能力的影响,大型语言模型(LLM)提供商往往优化模型来回答人们的问题,以提供良好的消费者体验。
受 ChatGPT 强大问答能力的影响,大型语言模型(LLM)提供商往往优化模型来回答人们的问题,以提供良好的消费者体验。
对于 LLM 从业者来说,让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow,这无疑是个繁琐过程,一遍遍修改相似的代码,调试 prompt,手动执行测试并观察效果,并且换个 LLM 可能就会失效,有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
继吴恩达在今年 4 月红杉 AI 峰会演讲过去之后,Agent > GPT5?吴恩达最新演讲:四种 Agent 设计范式(通俗易懂版)。
深度了解Agentic Workflow,不要错过这20个智能体工作流开源项目 智能体工作流推进Agentic AI,20个开源项目深入了解Agentic Workflow Dify、FastGPT、LangGraph,20个开源项目助力Agentic Workflow创业 智能体工作流开源项目大盘点,
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后,Agentic Workflow(智能体工作流)立即火爆全球,多个行业都在实践智能体工作流的应用,并推动了新的Agentic AI探索热潮。
大模型的下一个突破方向是什么?斯坦福大学教授吴恩达的答案是AI智能体工作流。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。
AI 智能体是去年很火的一个话题,但是 AI 智能体到底有多大的潜力,很多人可能没有概念。 最近,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到,他们发现,基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。当然,基于 GPT-4 构建的智能体工作流效果更好。由此看来,AI 智能体工作流将在今年推动人工智能取得巨大进步,甚至可能超过下一代基础模型。这是一个值得所有人关注的趋势。
下一步是智能体?随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世,人工智能的发展趋势引起了广泛关注,特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问:人工智能领域下一个突破方向将会是什么?