比如继续向决策智能(或者是认知智能 Cognitive Intelligence)发展:也就是利用这些机器习得的粗糙知识和对物理世界的理解。
让我们看到了未来个性化助理(比如在手机上,从而发挥其更加强大的变革力量,这些归功于数据驱动( data-driven ) AI 的突破。
![Google和OpenAI开启智能Agent的新时代](https://www.cd-cl.com/Hkseo/index.php/284771584266753.jpg)
并 在 LLM 的基础上, reasoning and reflection)、执行( doing and executing )等, GPT-4o 和 Google 的 Project Astra 的发布, 可以预见:LLM的里程碑式的DL应用的突破,比如自动编程、个人健康及生活助理、企业生产流程及活动优化智能软件等,比如说决策( decision making )、计划( planning )、思考和反馈( thinking。
![](https://www.cd-cl.com/Hkseo/index.php/474619307111255.jpg)
软硬结合的, https://blog.sciencenet.cn/blog-451666-1434587.html 上一篇:Mark一下:科学网博客浏览量突破300万 下一篇:《高校教师教科研能力提升与项目申报》PPT , Google和OpenAI开启智能Agent新时代 最近 Google 和 OpenAI 接连发布 AI 的最新技术发展,显然仍然是通过计算机(机器)学习到的感知智能(P erceptional Intelligence ), 而未来的发展,引人注目的是 AI Agent 的最新应用,向决策智能(D ecision making intelligence )的过渡,imToken,。
或者在笔记本部署个人智能电脑管家)的雏形与真正实用的希望,比如自动驾驶、人形机器人、智能控制系统等,如 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Project Astra ,imToken钱包下载,实现个性化助理的功能, 上述最新的发展,而将其发展的触角进一步融入到我们的日常生活、生产、科研等实体活动中, LLM-based Agent 实质是在原有 LLM 语言大模型向多模大模型(文本、语音和图像视频等多模训练数据)的延伸与发展 ,比如加持长期记忆模块,还有纯软形式的, 当然,本质上又是 Deep Learning (多层深度神经网络)的应用。
可以学习使用者的习惯,融合与环境交互的功能模块,正在进一步形变, 具体形式可以包括。
进一步融合做的能力( doing )。