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GPT-4/Gemini大翻车,做旅行攻略成功率≈0%!复旦OSU等华人团队:Agent不会复杂任务规划

AI智能体,是目前学界炙手可热的前沿话题,被众多专家视为大模型发展的下一个方向。然而,最近复旦、俄亥俄州立大学、宾夕法尼亚州立大学、MetaAI的研究者们发现,AI智能体在现实世界的规划能力还很差。他们对GPT-4Turbo、GeminiPro、Mixtral8x7B等进行了全面评估,发现这些大模型智能体全部翻车了!即使是表现最好的,成功率也仅有0.6%。对于大模型规划能力和智能体感兴趣的研究人员,以后又有一个新榜可以刷了。(手动狗头)项目主页:https://osu-nlp-group.github.io/TravelPlanner/看来,让智能体在现实世界中完成复杂规划任务的那一天,还远着

下一代网络爬虫:AI agents

简介下一代网络爬虫是爬虫级AIagents。由于现代网页的复杂性,现代爬虫都倾向于使用高性能分布式RPA,完全和真人一样访问网页,采集数据。由于AI的成熟,RPA工具也在升级为AIagents。因此,网页爬虫的发展趋势是爬虫级智能体(AIagents),或者我喜欢称为数字超人。高性能分布式RPA互联网数据收集现在都使用高性能分布式RPA。搭载AI的RPA也是AIagents。爬虫级RPA可以完全和你本人一样操作浏览器,为你创建一个智能体军团,在网上自由冲浪,完整精确采集数据和知识。商用级数据收集非常困难,步步维艰,但凡对数据质量、调度质量、采集性能、数据规模、综合成本有一些要求,都面临着成千上

Agent像人一样分工协作,还能“群聊”交换信息

智能体也要有“规范手册”!一项名为MetaGPT的研究,通过对智能体角色进行明确分工,并要求多个智能体在协作中采用统一规范的“交流格式”等方法,让智能体性能大增。目前,这项研究在GitHub上已狂揽33.6k星,并在深度学习顶会ICLR2024上被收录为Oral论文。总的来说,MetaGPT是模仿人类的分工协作方式,将各种任务的标准操作流程编码为智能体的“规范手册”,不同角色的智能体负责不同的专业任务。比如产品经理角色可以使用网络搜索工具,而工程师角色可以执行代码:由此多智能体协作完成任务。研究人员甚至还为智能体们设置了一个“消息共享群”,不同角色的智能体可以在“群”里自由查看和自我任务相关的

智能体AI Agent的极速入门:从ReAct、AutoGPT到AutoGen、QwenAgent、XAgent、MetaGPT

前言如这两天在微博上所说,除了已经在七月官网上线的AIGC模特生成系统外,我正在并行带多个项目组第二项目组,论文审稿GPT第2版的效果已经超过了GPT4,详见《七月论文审稿GPT第2版:用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2最终反超GPT4》,预计今年4月份对外发布,且还在推进第2.5版第三项目组,RAG知识库问答,春节之前第一版即OK第四项目组,大模型机器人项目,目前正在推进对斯坦福mobilealoha的复现第五项目组,便是本文要涉及的Agent项目,目前先做一系列技术调研(故而有的本文),3月份会公布我们的产品形态这些项目只要不断推进可以做的很大,且最终大家能做出结果,

与Checkbox Multi Level的多次选择,由jQuery

目前,我想用多个组选择复选框实现下拉列表,但找不到恰好的下拉列表。这与此类似:多个选择。但不幸的是,我的图像具有多层的父母和孩子:这是代码的结构:Parent1>Child1>Child2Parent2Parent3>Child1>Child2>SubParent3>->Child1>->Child2我不使用因为我不想修改代码的结构,因为下拉列表的所有代码都是从服务器端接收到的结构。Whenallthechildrenareselected,theparentwouldbeselectedtoo.Whenallthechildrenareselected,thereshouldbeonlypa

c++ - gsl::multi_span 的用途是什么?

C++核心指南提到跨度,而不是“多跨度”。但是-我看到微软的GSL实现有一个multi_spanclasstemplateclassmulti_span{...};所以,显然这是某种多维版本的gsl::span。但那是什么意思呢?为什么我们需要这个多维跨度,或者更确切地说-我们什么时候使用它?我似乎找不到关于此的任何文档。 最佳答案 简而言之,它是一block连续的内存,代表多维数组。这是一个使用示例:intdata[6]={0,1,2,3,4,5};multi_spanspan{data,6};std::cout从链接源来看,它似

c++ - 关于multi-probe Local Sensitive Hashing的问题

很抱歉问这种菜鸟问题,但因为我真的非常急需一些关于如何使用MultiprobeLSH的指导,所以我自己没有做太多研究。我意识到有一个lib调用LSHKIT可以实现该算法,但我在尝试弄清楚如何使用它时遇到了麻烦。现在,我有几千个296维的特征向量,每个代表一个图像。该vector用于查询用户输入的图像,以检索最相似的图像。我用来推导vector之间距离的方法是欧氏距离。我知道这可能是一个相当菜鸟的问题,但是你们知道我应该如何实现多探针LSH吗?我真的非常感谢任何答复或回复。--更新--尝试使用提供的工具fitdata为我的数据创建模型,但它似乎没有包含我的文件。我用于输入的格式是这种格式

c++ - boost::multi_array 上的维度无关循环?

假设我有一个N维boost::multi_array(为简单起见,类型为int),其中N在编译时已知,但可以变化(即是一个非类型模板参数).我们假设所有维度的大小都相同m。typedefboost::multi_arraytDataArray;boost::arrayshape;shape.fill(m);tDataArrayA(shape);现在我想遍历A中的所有条目,例如打印它们。例如,如果N是2,我想我会写这样的东西boost::arrayindex;for(inti=0;i我使用了一个索引对象来访问元素,因为我认为这比这里的[]-operator更灵活。但是我怎么能在不知道维数

AI Agent 结构与分类

一、什么是AIagent        在人工智能中,智能代理AIAgent是以智能方式行事的代理;它感知环境,自主采取行动以实现目标,并可以通过学习或获取知识来提高其性能。人其实就是一种复杂代理。        为了理解智能代理的结构,我们应该熟悉架构和代理程序。架构是代理执行的机器,它是一种带有传感器和执行器的设备,例如机器人;代理程序是代理功能的实现。代理函数是从感知序列(代理迄今为止感知的所有历史记录)到动作的映射:Agent=架构+Agent程序代理通过两种方式与环境交互:感知感知是一种被动交互,智能体在不改变环境的情况下获取有关环境的信息。机器人的传感器帮助它获取周围环境的信息而不

Laravel Multi Auth-逻辑问题查询关系用户_ID拥有的项目

我在Laravel项目中设置了多验证。一切都很好,但是我已经与已经编写的代码进行了一些交叉的线路。我有(todo's)拥有许多用户的任务,因此我可以使用以下代码。publicfunctionindex(Request$request){returnview('task.index',['tasks'=>$this->tasks->forUser($request->user()),]);}我的问题是,我的不同用户类型具有相同的ID,因此当User_type_a带有1个日志的ID时,他们会看到具有相同ID的User_type_b的任务。我只要将不同的用户类型的前缀带有某些内容。USER_TYPE