近期最火的GPT神器:AutoGPT,你知道多少

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本周在海外爆火的 GPT 神器:AutoGPT,你知道多少。

AutoGPT 到底是什么?它是一个实验性的开源应用程序,展示了 GPT- 4 语言模型的功能。该程序由 GPT- 4 驱动,可以自主实现用户设定的任何目标。

近期最火的 GPT 神器:AutoGPT,你知道多少

AutoGPT 能够根据用户需求,在用户完全不插手的情况下自主执行任务,包括日常的事件分析、营销方案撰写、代码编程、数学运算等事务都能代劳。比如某国外测试者要求 AutoGPT 帮他创建一个网站,AutoGPT 就直接调用 React 框架生成了一个前端页面。

AutoGPT 是一个开源的 AI 代理 Python 应用程序,由开发人员 Significant Ggravitas 近日发布在 GitHub 上,它使用 GPT- 4 作为驱动基础,允许 AI 自主行动,完全无需用户提示每个操作,30 分钟内就可以完成设置,以设置和入门的简便性在用户中大受欢迎,目前 GitHub Star 量已超过 42k。

AutoGPT 最大的特点就在于能全自动地根据任务指令进行分析和执行,自己给自己提问并进行回答,中间环节不需要用户参与。

如果说 ChatGPT 是服从用户指令,用户让它干什么它就干什么,那 AutoGPT 就是“自己觉得应该干什么就干什么”,它就像是一个遇到不懂的问题能自行去 百度的人类。

用户可以为 AutoGPT 设定总体目标,然后让它逐步采取措施来一一实现目标,这就是“AI 代理”概念的由来,它完全自动执行操作。

目前 AutoGPT 已经配备的功能包括:联网搜集信息;存储信息;生成用于文本生成的 GPT- 4 实例;使用 GPT-3.5 总结信息。

人们目前正在探索 AutoGPT 的各种玩法,在 Twitter 上有位用户演示了一个简单的例子,让 AutoGPT 开发电子商务业务,它能代替人自动去浏览互联网来寻找商业创意,并将其发现保存到文件中以供日后参考。

近期最火的 GPT 神器:AutoGPT,你知道多少

除了自动搜集信息完成指令,编码对它而言也不在话下,另一位用户要求它分析、重写并保存代码,它也顺利完成。

卡尔帕西称:“AutoGPT 是提示工程的下一个前沿领域。”他认为,一个 GPT 调用就像是计算机上的一个指令,可以被串联成程序,使用提示来定义 I / O 设备和工具规格,定义认知循环,在上下文中分页数据输入和输出再运行。

近期最火的 GPT 神器:AutoGPT,你知道多少

AutoGPT 背后的大佬

今年 2 月,受 ChatGPT“影响”,特斯拉前 AI 高级总监安德烈·卡帕斯(Andrej Karpathy)宣布加盟 OpenAI。

安德烈出生于捷克斯洛伐克,是位“85”后。

15 岁时他随家人移民到加拿大,随后在多伦多大学同时完成计算机和物理学的本科学位、在英属哥伦比亚大学攻读完计算机硕士学位。

他的博士学位是在 29 岁时拿下,毕业院校是斯坦福,导师是李飞飞。

在他博士毕业之后不久,进入了当时的创业公司 OpenAI(彼时是 2016 年,OpenAI 刚成立一年)。

不料很快就被老板马斯克盯上了(众所周知,OpenAI 最初是由马斯克等人一起出资创办)。

安德烈的研究方向为计算机视觉,主攻图像识别和理解,正好当时马斯克的特斯拉需要这样的人才。

于是“公器私用”,马斯克先是请安德烈过去解决特斯拉的问题,后来干脆挖走了——这也成为了后来老马被 OpenAI 踢出董事会的罪证之一。

好在到了特斯拉的安德烈,确实没有辜负马斯克的期望。

他一开始是担任特斯拉的 AI 和 AutoPilot 视觉总监,负责领导自动驾驶神经网络团队。后来随着特斯拉 AutoPilot 副总裁的出走,他就迅速晋升,接管了整个 AI 团队,主要负责软件部分,并和负责硬件的 Pete Bannon 携手主导了特斯拉 FSD 的横空出世。

在此之后,他还接管了擎天柱人形机器人、特斯拉超算系统 Dojo——可谓是马斯克手下最为器重的 AI 人才。

然而,在特斯拉工作了 5 年之后,安德烈离职了。

这次回归,是安德烈·卡帕斯(Andrej Karpathy)时隔七年再次回到 OpenAI。

AutoGPT 实际上手执行过程

近期最火的 GPT 神器:AutoGPT,你知道多少

@木遥:如果你根本没听说这周最火热的 autoGPT,你不会焦虑。

如果你已经玩熟了 autoGPT,你也不会焦虑。
如果你刚开始玩 autoGPT 但又没玩明白,你就会焦虑 af,像我一样。

这一天天太尼玛累了。

(解释一下 autoGPT 是什么。简单地说,是一个基于 GPT 的 agent,可以根据思考结果进行各种操作,比如上网、使用第三方工具、直接操作你的电脑,然后再根据使用工具的结果进一步思考,实现了一个「行动 – 观察行动结果 – 思考 – 决定下一步行动」的自我循环。

比如我让它给我解释 LangChain 怎么用。如果是传统 GPT,它只能根据它记忆来回答。因为 LangChain 太新了,所以它不知道。如果是 GPT 加插件,它可以调用搜索引擎来回答,好一点,但也就类似于 Bing/Bard 的结果。而 autoGPT 会执行以下操作(这一系列步骤都是它自己串起来的,不需要人类介入):

– 首先试着直接去 LangChain 官网爬信息。
– 被官网拒绝了,可能因为有屏蔽。
– 发现失败了之后想了想,说要不 Google 一下?
– Google 出了很多结果。
– 读了半天这些结果,说「现在我们已经搜集了不少有用的信息了,接下来让我们安装它玩一下」
– 然后就开始动手在我的电脑上安装 LangChain……

我坐在屏幕前看着这一切自动在我眼前发生,心想,我要是有它这个行动力,三个 PhD 都念完了。

与 ChatGPT 对比

ChatGPT 是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。

以最近用到了一款职场 AI 工具 - 三茅 GPT 为例,它是一款多样化 AI 职场工具在线应用平台,通过文字智能对话方式,为你一键生成日周报,月报,OKR 拆解,原创文章,招聘 JD,岗位描述,面试试题,考勤制度,放假通知,培训方案,群公告的解决方案 / 思路指导 / 指南 / 代书文稿等服务。

国内衍生的 ChatGPT 更多是利用对话形式给创造者提供更多的思考维度,帮助答疑及衍生不同类别的工具来提升工作效率,快速完成工作内容。

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而 AutoGPT 的模式是 AI 自己上网、自己使用第三方工具、自己思考、自己操作你的电脑。将“行动→观察结果→思考→决定下一步行动”这条路子给打通并循环了起来,使得工作更加的高效,更低成本,听说目前已经有博主用来来剪辑视频了。

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