網(wǎng)站設(shè)置搜索時(shí)間,家用電腦網(wǎng)站建設(shè),連云港網(wǎng)站建設(shè)電話,企業(yè)logo設(shè)計(jì)在線生成自主式AI正快速發(fā)展#xff0c;具備自主學(xué)習(xí)、推理和任務(wù)協(xié)同能力#xff0c;有望提升企業(yè)自動(dòng)化和效率#xff0c;然而#xff0c;多智能體系統(tǒng)技術(shù)復(fù)雜#xff0c;跨平臺(tái)互操作受限#xff0c;數(shù)據(jù)安全和記憶能力不足也制約其深度應(yīng)用。智能體的潛力與現(xiàn)狀已成為一個(gè)引…自主式AI正快速發(fā)展具備自主學(xué)習(xí)、推理和任務(wù)協(xié)同能力有望提升企業(yè)自動(dòng)化和效率然而多智能體系統(tǒng)技術(shù)復(fù)雜跨平臺(tái)互操作受限數(shù)據(jù)安全和記憶能力不足也制約其深度應(yīng)用。智能體的潛力與現(xiàn)狀已成為一個(gè)引發(fā)激烈爭(zhēng)議的話題專家表示到2026年智能體將在企業(yè)中逐步得到更廣泛的應(yīng)用但前方仍存在失誤和障礙。自主式AI正迎來(lái)其“無(wú)所不在、包羅萬(wàn)象、一蹴而就”的時(shí)刻果真如此嗎?那些在社交媒體、供應(yīng)商公告以及思想領(lǐng)袖圈(這里夸大其詞之風(fēng)盛行)中追蹤動(dòng)態(tài)的IT從業(yè)者難免會(huì)認(rèn)為世界各地的企業(yè)很快將依賴智能體運(yùn)行這些軟件片段能夠從代碼生成到內(nèi)容創(chuàng)作自動(dòng)化執(zhí)行各種任務(wù)。他們看到有人宣稱智能體勞動(dòng)力時(shí)代已經(jīng)到來(lái)(90%的IT支持工作將由智能體完成!)還聽(tīng)到有進(jìn)取心的程序員通過(guò)基于智能體的產(chǎn)品創(chuàng)造收入的軼事與此同時(shí)也有人聲稱該行業(yè)正在被虛假宣傳所誤導(dǎo)實(shí)際情況與炒作不符。正如科技領(lǐng)域常見(jiàn)的情況一樣實(shí)際情況更為復(fù)雜即便如此數(shù)據(jù)仍能說(shuō)明問(wèn)題麥肯錫的調(diào)查顯示雖然39%的企業(yè)表示正在試驗(yàn)智能體但只有23%的企業(yè)已開(kāi)始在一個(gè)業(yè)務(wù)職能中擴(kuò)大智能體的應(yīng)用規(guī)模。智能體詳解首先讓我們退一步思考智能體究竟是什么?為什么IT領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)它們感到興奮?利用大型語(yǔ)言模型和其他來(lái)源提供的上下文理解和數(shù)據(jù)智能體能夠感知并從其系統(tǒng)環(huán)境中學(xué)習(xí)并在努力實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過(guò)程中通過(guò)推理解決問(wèn)題。智能體還可以與其他智能體以及其他應(yīng)用程序協(xié)同工作它們就像工蜂一樣忙碌地工作以取悅“蜂后”高效達(dá)成目標(biāo)是最終目標(biāo)。用戶可能會(huì)通過(guò)上下文提示大型語(yǔ)言模型以獲得期望的輸出而智能體則根據(jù)其編程的解決問(wèn)題的邏輯以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)自行找出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的方法。Salesforce、Workday和微軟等眾多供應(yīng)商已經(jīng)將智能體嵌入到企業(yè)用于客戶服務(wù)和其它功能的應(yīng)用程序中。為何智能體處于“加速與減速并存”模式然而跨平臺(tái)運(yùn)行的多智能體系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)程較為緩慢那些試圖依賴智能體運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)卻遭遇高調(diào)失敗以及智能體出現(xiàn)災(zāi)難性技術(shù)故障的公司并未對(duì)此起到推動(dòng)作用。IDC負(fù)責(zé)AI的高級(jí)研究總監(jiān)Nancy Gohring表示構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)多智能體系統(tǒng)在技術(shù)上頗具挑戰(zhàn)性而且供應(yīng)商在弄清楚如何通過(guò)智能體生成和消費(fèi)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)盈利的過(guò)程中對(duì)于使此類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)互操作猶豫不決。“這既是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題也是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)問(wèn)題”Gohring說(shuō)道并補(bǔ)充說(shuō)供應(yīng)商希望將客戶留在自己的生態(tài)系統(tǒng)中。例如一家供應(yīng)商的客戶服務(wù)平臺(tái)的API與另一家供應(yīng)商的電子商務(wù)軟件的API不兼容。Cengage的CIO Ken Grady也認(rèn)同供應(yīng)商在尋求競(jìng)爭(zhēng)和保護(hù)其數(shù)據(jù)護(hù)城河時(shí)目標(biāo)相互沖突他說(shuō)這是很少有公司能從智能體中獲得真正價(jià)值的重要原因。甚至開(kāi)發(fā)人員也陷入了智能體困境危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)這兩個(gè)幽靈甚至籠罩在軟件開(kāi)發(fā)之上。Voxel的CTO Bryan O’Sullivan表示盡管各種規(guī)模的企業(yè)都已成功部署智能體來(lái)自動(dòng)化代碼但數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)商的封閉生態(tài)以及迅速累積的脆弱性都削弱了智能體的應(yīng)用前景這可能會(huì)導(dǎo)致“一堆不可靠的垃圾除了花費(fèi)你大量資金外毫無(wú)用處。”他說(shuō)道。如果智能體功能中哪怕有一小部分不精確都可能導(dǎo)致整個(gè)流程脫軌這或許解釋了為什么IT部門(mén)往往是智能體應(yīng)用的先鋒而其他業(yè)務(wù)部門(mén)則持觀望態(tài)度因此O’Sullivan表示“智能體在其他有價(jià)值領(lǐng)域的深度滲透”仍然有限。其中一個(gè)問(wèn)題源于記憶——或者更準(zhǔn)確地說(shuō)是智能體缺乏記憶。為了實(shí)現(xiàn)自主操作的承諾智能體必須能夠訪問(wèn)長(zhǎng)期、中期和短期記憶這對(duì)于從執(zhí)行的任務(wù)中學(xué)習(xí)至關(guān)重要。沒(méi)有這些能力它們本質(zhì)上就像大型語(yǔ)言模型的聊天會(huì)話其生命周期很短。樂(lè)觀的理由然而人們堅(jiān)信一旦AI行業(yè)找到解決這些挑戰(zhàn)的方法——集體商業(yè)需求將推動(dòng)其前進(jìn)——智能體將能夠自動(dòng)化整個(gè)工作流程、整個(gè)流程甚至可能自動(dòng)化整個(gè)企業(yè)。IT領(lǐng)導(dǎo)者可以將員工重新分配到更具戰(zhàn)略性的任務(wù)上或找到新的創(chuàng)新杠桿這是由包括那些想象企業(yè)全天候運(yùn)行、在人類休息時(shí)損失極小的偉大夢(mèng)想家在內(nèi)的科技?jí)粝爰覀兯永m(xù)的一個(gè)田園詩(shī)般的夢(mèng)想。IDC表示至少在2026年全球2000強(qiáng)企業(yè)中多達(dá)40%的職位角色將涉及與智能體合作這將為許多企業(yè)重新定義工作流程。Cengage的Grady表示他相信供應(yīng)商將為自己和客戶找到最佳的前進(jìn)道路。Grady預(yù)計(jì)那些希望創(chuàng)建更高效業(yè)務(wù)流程的企業(yè)將擴(kuò)大其智能體的應(yīng)用規(guī)模。他說(shuō)隨著技術(shù)和協(xié)議的成熟原本可能僅以2%的效率運(yùn)行的業(yè)務(wù)用例可能會(huì)增長(zhǎng)到20%并補(bǔ)充說(shuō)更多公司將尋求將成功的試點(diǎn)項(xiàng)目投入生產(chǎn)。與此同時(shí)IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該做些什么來(lái)為智能體型企業(yè)的到來(lái)做好準(zhǔn)備呢?由于智能體代表了一個(gè)新興的技術(shù)類別因此沒(méi)有一套明確的采用指南至少?zèng)]有一套專門(mén)針對(duì)智能體的指南。即便如此IDC的Gohring表示IT領(lǐng)導(dǎo)者必須確定要運(yùn)行和測(cè)試的試點(diǎn)項(xiàng)目她補(bǔ)充說(shuō)隨著他們對(duì)實(shí)驗(yàn)的信心和舒適度增強(qiáng)在尋求擴(kuò)大規(guī)模之前他們應(yīng)該建立控制和可見(jiàn)性機(jī)制。公司應(yīng)該構(gòu)建核心抽象層和基本編排進(jìn)行測(cè)試、學(xué)習(xí)并尋求納入治理和監(jiān)控能力特別是在擴(kuò)展到數(shù)十個(gè)或更多智能體時(shí)。根據(jù)實(shí)際使用模式優(yōu)化架構(gòu)至關(guān)重要而且一如既往快速失敗并從中學(xué)習(xí)是這一過(guò)程中的關(guān)鍵部分。如果你想更深入地學(xué)習(xí)大模型以下是一些非常有價(jià)值的學(xué)習(xí)資源這些資源將幫助你從不同角度學(xué)習(xí)大模型提升你的實(shí)踐能力。一、全套AGI大模型學(xué)習(xí)路線AI大模型時(shí)代的學(xué)習(xí)之旅從基礎(chǔ)到前沿掌握人工智能的核心技能?因篇幅有限僅展示部分資料需要點(diǎn)擊文章最下方名片即可前往獲取二、640套AI大模型報(bào)告合集這套包含640份報(bào)告的合集涵蓋了AI大模型的理論研究、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、行業(yè)應(yīng)用等多個(gè)方面。無(wú)論您是科研人員、工程師還是對(duì)AI大模型感興趣的愛(ài)好者這套報(bào)告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示因篇幅有限僅展示部分資料需要點(diǎn)擊文章最下方名片即可前往獲取三、AI大模型經(jīng)典PDF籍隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展AI大模型已經(jīng)成為了當(dāng)今科技領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。這些大型預(yù)訓(xùn)練模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力正在改變我們對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)。 那以下這些PDF籍就是非常不錯(cuò)的學(xué)習(xí)資源。因篇幅有限僅展示部分資料需要點(diǎn)擊文章最下方名片即可前往獲取四、AI大模型商業(yè)化落地方案作為普通人入局大模型時(shí)代需要持續(xù)學(xué)習(xí)和實(shí)踐不斷提高自己的技能和認(rèn)知水平同時(shí)也需要有責(zé)任感和倫理意識(shí)為人工智能的健康發(fā)展貢獻(xiàn)力量