
AMD把o1炼成了实验室助手,自动科研经费节省84%
AMD把o1炼成了实验室助手,自动科研经费节省84%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。
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。
AI Agent 会是未来吗? 对于科技行业的从业者而言,很多人每天既为新技术的突破感到兴奋,又因自身和行业前景的未知而焦虑,尤其是最近一轮裁员风暴,更为整个行业蒙上了一层阴影。
没错,今天我们要介绍的这位 AI Agent,很有可能成为你未来的专属求职小助手 ~ 因为它不仅可以帮我们筛选合适的工作,还可以直接帮我们投递简历!下面先让我们看看 Twitter 上大佬 el.cine 分享的过程:
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。
现在,大模型可以帮你梳理新闻时间线了,以后吃瓜就更方便了! AI Agent的风,咱们赛博乐子人也得吹吹。 这就是来自阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的新研究,他们提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CHRONOS。
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。