总体而言,尽管基于大语言模型的数据科学智能体取得了显著进展,但仍需要持续的研究和创新来克服现有挑战,并充分发挥其在革命性数据分析领域的潜力。
Agent Security Bench (ASB)是一个全面评估LLM基础智能体在不同袭击和防御策略下安全性的基准测试框架。 ASB包含10个场景(例如电子商务、自动驾驶、金融等),10个针对这些场景的智能体,超过400个工具,23种不同类型的袭击/防御方法,以及8个评估指标,用于评估基于 LLM 的代理对众多袭击和防御策略的安全性。 提出了一...
致力于学术传播和科学普及,重点关注AI、生命科学等前沿科学。 苹果团队提出大规模多任务智能体理解新基准 | 大语言模型(LLM)的最新进展增加了对综合基准的需求,以评估其作为类人智能体(agent)的能力。现有的基准虽然有用,但往往侧重于特定的应用场景,强调任务的完成,而未能剖析驱动这些结果的基本技能。由于缺乏精细度,...
AI 用Agent 构建高效智能工作流 |#大模型#Agent 由大型语言模型(LLMs)驱动的自主AI代理(Autonomous AI Agents,AAA)正在全面改造各个行业。 AAA的核心在于规划、记忆和工具的动态组合。这一强大的三位一体结构赋予AI执行任务、做出决策乃至进行创造性问题解决的能力。
大语言模型逐渐有成为“智能中枢”的技术和应用趋势,过去语言模型多限定为NLP问题和NLP应用算法,但是大语言模型以及效果打开了LLM从NLP范围到各行各业应用算法的大门,肉眼可见的价值在反向驱动各行各业思考它的应用价值以及原技术路线影响。其中,autoGPT(理解为LLM+数字世界交互”,以LLM agent为说法的逻辑)以及还有...
Agent Security Bench (ASB)是一个全面评估LLM基础智能体在不同攻击和防御策略下安全性的基准测试框架。 ASB包含10个场景(例如电子商务、自动驾驶、金融等),10个针对这些场景的智能体,超过400个工具,23种不同类型的攻击/防御方法,以及8个评估指标,用于评估基于 LLM 的代理对众多攻击和防御策略的安全性。