合洲医药完成数千万美元种子轮融资，耀明资本及其姐妹基金共同领投
06-18
虽然人工智能的进步引起了热议，但这篇文章揭示了一个令人震惊的现实：即使包括 GPT-4 在内的最先进的大规模语言模型，在处理现实世界任务时也面临困难，仅取得 14.9% 的成功率。
文章强调了当前人工智能代理的局限性，这些代理被认为对于实际应用来说仍然不成熟、昂贵、缓慢且不可靠。
文章还讨论了人工智能在获得用户信任、法律问题和高昂实施成本方面面临的挑战。
值得注意的是，它展现了人工智能增强现有工具并促进人机协作的未来愿景，而不是完全取代人类。
对于那些对人工智能的实际应用和现实世界能力感兴趣的人来说，此内容提供了务实的视角，与经常过度炒作的人工智能潜力叙述形成鲜明对比。
- AI特工的宣传很好，但现实却并不那么美好。
- 大型语言模型的性能、准确性和稳定性得到提高，但无法完全支持 AI 代理。
- AI智能体在多模态、多任务、多领域方面的表现并不令人满意。
- 在现实任务中，最好的模型成功率仅为 35.8%，而著名的 GPT-4 成功率仅为 14.9%。
- AI代理的定义存在争议。
主要有两种架构方法：单代理系统和多代理系统。
- AI代理在实际应用中存在问题，如输出不准确、性能差、成本高、法律问题、用户信任等 - 目前涉足AI代理领域的初创公司大多处于实验阶段或只能通过邀请才能获得。
- AI智能体的发展方向可能是利用AI增强现有工具、人机协作方法，并设定现实的期望。
- 人工智能代理有潜力自动执行繁琐且重复的任务，但在没有人工干预的情况下自动预订假期尚不可能。
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