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Auto-GPT

AutoGPT: prompt 工程的下一个前沿,通向 AGI 之路!

具体来说,AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它,你可以把一项任务交给 AI 智能体,让它自主地提出一个计划,然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存管理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件存储和生成摘要等功能。AutoGPT 用处很多,可用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等其他需要持续更新的任务。

特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也大力宣传,并在推特赞扬:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

AutoGPT 正在互联网上掀起一场风暴,它无处不在。很快,已经有网友上手实验了,该用户让 AutoGPT 建立一个网站,不到 3 分钟 AutoGPT 就成功了。期间 AutoGPT 使用了 React 和 Tailwind CSS,全凭自己,人类没有插手。看来程序员之后真就不再需要编码了。

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ChatGPT 控制所有AI模型: HuggingGPT

GitHub

Arxiv 论文)

大语言模型LLM在语言理解、生成、交互和推理方面的表现,让人想到:

可以将它们作为中间控制器,来管理现有的所有AI模型,通过“调动和组合每个人的力量”,来解决复杂的AI任务。

在这个系统中,语言是通用的接口。

于是,HuggingGPT就诞生了。

它的工程流程分为四步:

  • 首先,任务规划。ChatGPT将用户的需求解析为任务列表,并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系。

  • 其次,模型选择。ChatGPT根据HuggingFace上托管的各专家模型的描述,为任务分配合适的模型。

  • 接着,任务执行。混合端点(包括本地推理和HuggingFace推理)上被选定的专家模型根据任务顺序和依赖关系执行分配的任务,并将执行信息和结果给到ChatGPT。

  • 最后,输出结果。由ChatGPT总结各模型的执行过程日志和推理结果,给出最终的输出。

babyagi

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babyagi 是一个智能任务管理和解决工具,它结合了OpenAI GPT-4和Pinecone向量搜索引擎的力量,以自动完成和管理一系列任务,从一个初始任务开始,babyagi使用GPT4生成解决方案和新任务,并将解决方案存储在Pinecone中以便进一步检索。

中文博客-babyagi: 人工智能任务管理系统

babyagi

MiniGPT-4

MiniGPT-4 项目破解了 GPT4 的魔法,树立了很好的一个示范和方向。借助各种基础开源模型模型的组合,迈出了可能实现多模态识别的一步。

1.NLP 部分采用 LLaMA, 效果虽然不如 GPT-4,但是基本合格

2.CV 部分采用了开源的诸多模型如 Timm,DeiT 等,展现了开源的力量

代码、文档、视频、演示网站等内容齐全完善,开源质量很高,代码编写也很精妙,值得关注学习!

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opencog GitHub Repo stars A framework for integrated Artificial Intelligence & Artificial General Intelligence (AGI). 集成人工智能和通用人工智能(AGI)的框架。
mini-agi GitHub Repo stars MiniAGI is a minimal general-purpose autonomous agent based on GPT-3.5 / GPT-4. Can analyze stock prices, perform network security tests, create art, and order pizza. 基于 GPT-3.5 / GPT-4 的迷你AGI。 可以分析股票价格、执行网络安全测试、创作艺术品和订购比萨。
big-agi GitHub Repo stars Personal AI application powered by GPT-4 and beyond, with AI personas, AGI functions, text-to-image, voice, response streaming, code highlighting and execution, PDF import, presets for developers, much more. Deploy and gift #big-AGI-energy! Using Next.js, React, Joy. GPT-4 驱动的个人 AI 应用,big-agi
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