英伟达老黄怎么看 Agentic AI & Physical AI?
英伟达老黄怎么看 Agentic AI & Physical AI?英伟达CEO黄仁勋最近在CES 上的主题演讲及问答,分享了他对未来的愿景。这显然是Agentic AI和Robotics的结合,他称之为Physical AI。
英伟达CEO黄仁勋最近在CES 上的主题演讲及问答,分享了他对未来的愿景。这显然是Agentic AI和Robotics的结合,他称之为Physical AI。
人工智能(AI)专家普遍认为,2025 年将是智能体(agent)爆发之年。
论文能不能中?可以用AI提前预测~ 港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent,能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络,应对各类预测和生成任务。
芯片强者AMD最新推出科研AI,o1-preview竟成天选打工人?! 注意看,只需将科研idea和相关笔记一股脑丢给AI,研究报告甚至是代码就能立马出炉了。
2023年底,斯坦福大学发布了一款引发轰动的AI实验项目——“小镇模拟游戏”。在这个虚拟小镇里,25个AI角色能够自主交谈、建立关系、制定计划,展现出了令人惊叹的社交能力。这个实验让人们第一次对AI Agent(智能体)产生了期待——具有自主意识和决策能力的AI助手指日可待。
发表于昨天的论文《Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants》对于科研界具有划时代意义,过去几周才能完成的科研任务现在仅需20分钟到一两个小时左右(不同LLM),花费2-13个美金的Token即可完成!
随着AI Agent市场的越发火爆,为了让用户全面了解AI Agent并积极参与生态构建,一些公司相继推出了官方智能体相关的解读及白皮书。
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题,并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说:这种方法利用外部知识来增强模型的能力,从外部资源中检索您实际需要的信息。
随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而,在面对复杂的企业级应用场景时,单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
在人工智能快速发展的今天,单一大模型在处理复杂任务时的局限性日益凸显。微软研究院最新发布的Magentic-One系统,通过创新性的多智能体协作架构,展示了突破这一瓶颈的新方向。