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。
什么？谷歌成功偷家OpenAI，还窃取到了gpt-3.5-turbo关键信息？？？
随着对Sora技术分析的展开，AI基础设施的重要性愈发凸显。
微软首个为Windows而设的智能体（Agent） 亮相：基于GPT-4V，一句话就可以在多个应用中无缝切换，完成复杂任务。整个过程无需人为干预，其执行成功率和效率是GPT-4的两倍，GPT-3.5的四倍。
该团队的新模型在多个基准测试中都与 Gemini Pro 、GPT-3.5 相媲美。
MoE（混合专家）作为当下最顶尖、最前沿的大模型技术方向，MoE能在不增加推理成本的前提下，为大模型带来性能激增。比如，在MoE的加持之下，GPT-4带来的用户体验较之GPT-3.5有着革命性的飞升。
2023 年 12 月，首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B，而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。
全新GPT-4 Turbo预览模型据介绍，该模型能更完整彻底地完成代码生成等任务，以减少模型未完成任务的“惰性”情况。
外媒曝出谷歌2024年公司目标：做全球最强AI，同时要再裁更多的员工。网友吐槽，CEO拿巨额工资，产品无故取消，却只知道开人。
从 Llama、Llama 2 到 Mixtral 8x7B，开源模型的性能记录一直在被刷新。由于 Mistral 8x7B 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B 和 GPT-3.5，因此它也被认为是一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。
