而Eureka的关键所在，就是通过上下文来实现了人类水平的奖励算法设计。简单来说，就是用GPT-4的零样本生成、代码编写以及上下文改进功能，对奖励执行策略进行优化，由此通过强化学习来进行复杂的技能。研究人员提出了一种混合梯度架构，外循环运行 GPT-4 来细化奖励函数（无梯度），而内循环运行强化学习来训练机器人控制...
我个人认为，“agent”这个词非常令人沮丧。它缺乏一个单一、明确和广为理解的含义...但使用这个术语的人似乎从来不承认这一点。如果你告诉我你正在构建“智能体”（agent），那么你几乎没有向我传达任何信息。如果不读懂你的想法，我就无法知道你说的是几十种可能定义中的哪一种。我看到的主要有两类人，一类人...
如果你想尝试一下,请键入“y”,或者键入“n”创建一个新的。 如果确定创建一个新的Agent,那么需要定义一个名字以及角色的描述: 接下来,定义最多5个目标(Goal) 至此,Auto-GPT开始如期执行,但是需要用户授权接下来的操作,用户可以输入y表示授权下一步操作,输入y-N表示用户可以授权接下来几个步骤的操作,输入n表示...
这个功能意味着GPT-4将比此前更加智能,而且非常像此前大家说的AI Agent的能力。 为什么整合后的GPT-4像AI Agent?实例证明 新的GPT-4将直接根据你的输入自动选择工具完成你的任务,那么这里就涉及了意图理解、任务规划、工具使用等。基本上就类似当前的AI Agent的工作原理,包括此前的AutoGPT、MetaGPT等都是类似的...
GPT4 Agent深度剖析 主要讨论webbrowering、dalle3、GPTs等GPT4 agent的原理。了解这些你就知道为何dalle3相对midjourney更懂人话,webbrowersing的快速模式为何能在10s左右出结果但效果却差强人意,GPTs的agent是如何一步步执行的。 1. webbrowering执行流程...
多模态能力:Llama 4的研发重点可能围绕Agent技术,这表明Meta计划增强模型的多模态处理能力,使其能够同时理解并生成文本、图像、音频等多种类型的数据。性能提升:Llama 4的目标是在性能上与GPT-4相匹敌,这意味着它在语言理解、生成、推理和代码能力等方面都将有所提升。应用场景拓展:随着模型能力的增强,Llama 4可能...
再具体一点，这次更新，将之前版本相互独立各自分离的 Agent 功能统一了起来。之前 GPT-4 的工作模式是四个独立的功能（一个对话窗口内只能使用其中一个特性）：图像上传 + GPT-4插件 + GPT-4代码运行器 + 文件上传 + GPT-4图像生成 + GPT-4 这次更新使其变成了：GPT-4 + 图像上传 + 插件 + 代码运行器...
有报道称,该功能的出现意味着 GPT-4 比此前更加智能,非常像此前大家说的 AI Agent 的能力。 网友:“更像是 AI Agent 了!” 值得关注的是,GPT-4 “ALL TOOLS 模式”并不包含ChatGPT插件。 外媒Search Engine Journal 指出,这或许是一个深思熟虑的举措,旨在简化用户体验,并排除历史上提供类似功能的第三方添加...
首先，指定一个标签配置(参见下面的config对象)并创建一个LabelingAgent。接下来，通过运行agent.plan，使用config中指定的LLM对的数据集进行一次标注 最后，使用agent.run运行标签 实验1：尝试简单的标签指南 定义下面的配置文件:config = { "task_name": "ToxicCommentClassification", "task_type": "classific...
AgentGen 极大提高了 LLM 的规划能力，AgentGen指令微调的 Llama-3 8B 在整体性能上超过了 GPT-3.5，甚至在某些任务上，其还接近 GPT-4 的水平。论文标题：AGENTGEN: Enhancing Planning Abilities for Large Language Model based Agent via Environment and Task Generation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/...