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上一期我们分享了吴恩达教授，在红杉 AI 峰会的分享内容：Agent > GPT5？吴恩达最新演讲：四种 Agent 设计范式（通俗易懂版），分享后，吴恩达教授介绍了 Harrison 大佬，即 Langchain 的作者。
在微软推出 Copilot 后，工作场景中如何落地 LLM 很快成为业内关注的重点。钉钉、飞书等办公软件也快速在最新版本中集成 AI 功能。对于软件企业而言，在已有的软件上增加 AI 功能，并带来新产值，已经被 Notion、多邻国等产品所验证。除此之外，在企业生产场景中，集成 LLM 的能力，并为企业组织赋能，也成为人们关注 AI 落地的一个视角。
【新智元导读】Zoom AI通过独创的「联邦AI」的技术路线，联合多个大模型，在特定任务上超越GPT-4，体现出了多个大模型互帮互助的强大能力，而且成本也能控制在GPT-4一半的水品。
【新智元导读】大模型的幻觉问题怎么解？谷歌DeepMind：用AI来做同行评审！事实核验正确率超过人类，而且便宜20倍。
图是组织信息的一种有用方式，但LLMs主要是在常规文本上训练的。谷歌团队找到一种将图转换为LLMs可以理解的格式的方法，显著提高LLMs在图形问题上超过60%的准确性。
LLM-Powered Agent凭借长期记忆+自主规划+自动执行等特性，是探索人工通用智能(AGI)的可能途径之一。从单一智能体到多智能体的迭代，是实现AI执行更多更复杂的工作的重要跨越。
AGI时代，越来越近了。本月，中国初创AGI（通用人工智能）公司月之暗面宣布旗下大模型工具Kimi Chat正式升级到200万字参数量，与五个月前该大模型初次亮相时的20万字相比，提升十倍。Kimi Chat的升级彻底引爆市场，同时也引起长文本大模型（Long-LLM）细分赛道更加激烈的竞争。
Claude 3不但数据集跑分领先，用户体验上也将成为最强大的LLM，GPT-5在哪里？
斯坦福的一篇案例研究表示，提交给AI会议的同行评审文本中，有6.5%到16.9%可能是由LLM大幅修改的，而这些趋势可能在个体级别上难以察觉。
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？