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HuggingGPT利用大型語言模型以解決復(fù)雜的跨模態(tài)和L域的人工智能任務(wù)

來源:人工智能產(chǎn)業(yè)鏈union     編輯:創(chuàng)澤   時間:2023/9/6   主題:其他 [加盟]

HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace

介紹了一項新的系統(tǒng),名為HuggingGPT,該系統(tǒng)利用大型語言模型(LLMs)來管理各種人工智能模型,以解決復(fù)雜的跨模態(tài)和L域的人工智能任務(wù)。

作者認(rèn)為,LLMs在語言理解、生成、交互和推理方面展現(xiàn)了出色的能力,可以充當(dāng)控制器,管理現(xiàn)有的人工智能模型來解決復(fù)雜的人工智能任務(wù)。文章介紹了HuggingGPT的工作流程:當(dāng)接收到用戶請求時,使用ChatGPT進行任務(wù)規(guī)劃,根據(jù)HuggingFace中提供的功能描述選擇模型,使用選定的人工智能模型執(zhí)行每個子任務(wù),并根據(jù)執(zhí)行結(jié)果進行總結(jié)。

通過利用ChatGPT的強大語言能力和HuggingFace中豐富的人工智能模型,HuggingGPT能夠處理各種不同模態(tài)和L域的復(fù)雜任務(wù),并在語言、視覺、語音和其他具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中取得了令人矚目的成績,為人工智能的通用智能(AGI)提供了新的思路。

論文: https://www.aminer.cn/pub/64264f7b90e50fcafd68e162





Generative Agents計算機模擬軟件 可以模擬逼真的人類行為

Generative Agents基于大型語言模型,存儲生成代理的自然語言體驗記錄,并將這些記憶隨著時間的推移合成為更G層次的反思,然后動態(tài)檢索這些反思以規(guī)劃行為

Introspective Tips使用大型語言模型 (LLM) 進行上下文決策制定

Introspective Tips使用“內(nèi)省提示”來幫助 LLM 自我優(yōu)化其決策制定,通過超過100個TextWorld 游戲的實驗,我們展示了我們的方法的優(yōu)勢

工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系建設(shè)和應(yīng)用實施意見的通知

按照產(chǎn)品生產(chǎn)流程或產(chǎn)品組成環(huán)節(jié)構(gòu)建1套環(huán)環(huán)相扣的評估分析框架,圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)供給和支撐2條主線,9張清單,形成5個評估等級

豐尚智能基于標(biāo)識的生產(chǎn)質(zhì)資及倉庫管理平臺

用戶可通過二維碼對構(gòu)件生產(chǎn)工藝,構(gòu)件信息進行追溯,跟蹤與管理,構(gòu)件生產(chǎn)完成之后,通過出色程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄

金科森能耗監(jiān)測管理系統(tǒng),將人工抄表轉(zhuǎn)變?yōu)槟芎臄?shù)據(jù)自動采集

建立標(biāo)準(zhǔn)化的能耗采集監(jiān)測體系,對接入監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動 態(tài)分析,及時干預(yù),保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營成本下降5%

倉儲管理系統(tǒng)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問題 線下人工核驗時間95%

平臺通過標(biāo)識實現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復(fù)質(zhì)押問題,解決因重復(fù)質(zhì)押引起的融資問題事件28起

江蘇亞威基于標(biāo)識的智能售后服務(wù)管理模式

客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設(shè)備平均無故障開機 時間增加268小時,售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上

江蘇通紡互聯(lián)科技建設(shè)服裝門店多粒度智蓄數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

減少人工計數(shù)和匯總操作,提 升準(zhǔn)確率70%以上,數(shù)據(jù)顆粒度提升至十位級,降低人員工時15%以上,客戶實時應(yīng)答能力提 升35%,查貨調(diào)貨效率提升40%

常州大數(shù)據(jù)哨兵管理平臺-AI數(shù)字哨兵系統(tǒng)

通過統(tǒng)一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標(biāo)識數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集使用,為防疫工作的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐

《中國智能制造發(fā)展研究報告:系統(tǒng)解決方案》智能制造典型場景

以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統(tǒng)解決方案的發(fā)展情況,歸納系統(tǒng)解決方案發(fā)展現(xiàn)狀和圖譜,提出系統(tǒng)解決方案技術(shù)應(yīng)用和變革趨勢

中國智能制造發(fā)展研究報告:標(biāo)準(zhǔn)化》基礎(chǔ)篇、發(fā)展篇、實踐篇和展望篇

基礎(chǔ)篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰(zhàn)略和國際標(biāo)準(zhǔn)化組織的智能制造標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀;發(fā)展篇根據(jù)各個階段的工作重點和標(biāo)志性成果將我國智能制造標(biāo)準(zhǔn)化工作劃分為探索期

​中國信通院發(fā)布《中國智能制造發(fā)展研究報告——智能工廠》

詳實數(shù)據(jù)研判了智能工廠發(fā)展趨勢;剖析智能制造典型應(yīng)用場景及實施路徑;總結(jié)行業(yè)工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型差異路徑;提出工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵績效指標(biāo)體系

“G效配置”建智慧供應(yīng)鏈,推動跨組織協(xié)同

智慧供應(yīng)鏈?zhǔn)且蕴嵘?降低成本,提G服務(wù)水平為核心,實現(xiàn)智能決策;透明化管控,智慧供應(yīng)鏈?zhǔn)且蕴嵘?降低成本,提G服務(wù)水平為核心,實現(xiàn) 智能決策

“協(xié)同優(yōu)化”塑造智能工廠,實現(xiàn)多業(yè)務(wù)聯(lián)動

智能工廠是以提G工廠運營管理水平為核心,主要目標(biāo)是使生產(chǎn)資源得到合理的配置和優(yōu)化,在設(shè)計,生產(chǎn),物流,銷售,服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)間實現(xiàn)互聯(lián)互通
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AI+網(wǎng)絡(luò)安全, 賦能網(wǎng)絡(luò)安全實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升
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北京網(wǎng)信辦發(fā)布掃碼消費服務(wù)違規(guī)收集使用消
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關(guān)于發(fā)布《網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實踐指南——生成式
商湯大模型倫理原則與實踐白皮書:日日新,
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