Silikon Vadisi kodamanlarının bahsettiği AI Ajanları gerçekten sıcak mı, değil mi?

Yazar｜Li Han Zhu Yue

Düzenle｜Kestane

Kaynak: Jiazi Guangnian

Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur

ChatGPT'nin büyük başarısından sonra OpenAI, bir sonraki hedefe - AI Aracılarına (akıllı vücut) geçti.

"Bir makale farklı bir eğitim yöntemi önerirse OpenAI, her şeyin bize kaldığını düşünerek içten alay eder. Ancak yeni AI Agents makalesi çıktığında bunu çok ciddi ve heyecanla tartışacağız.** Sıradan insanlar, girişimciler OpenAI'nin kurucu ortağı ve TeslaAI'nin eski direktörü Andrej Karpathy, "Yapay Zeka Temsilcileri oluşturma açısından ineklerin OpenAI gibi şirketlere göre bir avantajı var.**" dedi.

Karpathy'nin halka açık konuşması, AI Ajanlarına çok fazla heyecan kattı. Ancak yargısı münhasır değildir.

Mart gibi erken bir tarihte, AutoGPT GitHub'da 74.000 yıldız aldı ve kısa sürede tarihin en hızlı büyüyen açık kaynak projesi oldu; daha sonra piyasaya sürülen BabyAGI ve AgentGPT mantar gibi çoğaldı: pizza sipariş etmek, posta kutuları düzenlemek, bloglar oluşturmak ve hatta Bir Sevgililer Günü Partisi düzenleyin...

İnsanların hayatlarının çeşitli sahnelerinde giderek daha fazla Yapay Zeka Ajanı ortaya çıkıyor ve çılgınlık Silikon Vadisi'nden hızla yayılıyor.

Kendi kendini yürüten ve bağımsız çalışan AI Aracılarına, onu "toplumu değiştiren bir üretkenlik aracı" olarak gören teknoloji uzmanları tarafından yüksek beklentiler veriliyor. Hatta bazıları bunu "genel yapay zeka (AGI) çağının başlangıcı" olarak görüyor.

Ama sesler mevcut sorunları gizleyemiyor.

ZhenFund'un yönetici ortağı Dai Yusen, "Jiazi Guangnian"a "Yapay Zeka Temsilcileri için büyük bir model ön koşuldur. Yalnızca yeterince iyi bir donanım temeli ile Yapay Zeka Aracıları geliştirebiliriz."

Açıkça söylemek gerekirse, piyasada yalnızca ChatGPT'nin "nitelikli" geniş bir model tabanı vardır. Modelin bilgi işlem gücüyle kısıtlanmış olarak, Çin'de Yapay Zeka Temsilcilerinin geliştirilmesi için hala bir zemin eksikliği var.

Gelecek parlak ama gerçekler acımasız. Teknoloji araştırma ve geliştirme ve risk sermayesi tüm hızıyla devam ediyor. Yapay Zeka Aracılarının temettü döneminin gerçekten büyük model dalgasıyla ne zaman geleceğini kimse bilmiyor. Ancak kesin olan, değişimin sessizce başladığıdır.

1.AI Aracıları: Bir şeyler yapmanıza yardımcı olan "dijital asistanlar"

AI Agent'ları ChatGPT'nin yükseltilmiş bir versiyonu olarak ele almak yerine, insanlar için bir "dijital asistan" olarak görmek daha uygundur.

Size sadece "nasıl yapılacağını" anlatmakla kalmaz, aynı zamanda "yapmanıza yardımcı olur". Bir araç olarak AI Aracıları, insanların yerini alır ve GPT gibi Büyük Dil modelleri (LLM) ile tekrar tekrar etkileşime girer. Bir hedef verildiği sürece, akıllı davranışı simüle edebilir, otonom olarak görevler oluşturabilir, görev listesinin önceliğini yeniden belirleyebilir, ve görevleri tamamlayın İlk görev ve hedefe ulaşılana kadar döngü.

Geleneksel yapay zekanın aksine, yapay zeka Temsilciler, insan kontrolü olmadan bağımsız olarak çalışabilir. **Yapay Zeka Temsilcileri, API'ye erişerek web'de gezinebilir, uygulamaları kullanabilir, dosyaları okuyup yazabilir, kredi kartlarıyla ödeme yapabilir ve daha fazlasını yapabilir.

Basitçe söylemek gerekirse, yalnızca ona bir hedef vermeniz yeterlidir ve yapay zeka **Geri kalan her şeyi temsilciler halleder. Örneğin, HyperWrite tarafından geliştirilen AI aracısı, Chrome tarayıcısının kontrol programı aracılığıyla sizin için otomatik olarak pizza siparişi verebilir. **

Kaynak: HyperWrite CEO'su Matt Shumer Twitter hesabı

Bu tür bir hayal gücünü bilim kurgu filmlerine sokmak zor değil ama yapay zeka keşif sürecinde neredeyse yarım asırdır devam ediyor.

1980'lerin başlarında bilgisayar bilimcileri, insan gibi etkileşim kurabilen akıllı bir yazılımın nasıl geliştirileceğini keşfetmeye başladılar. Ancak, veri ve bilgi işlem gücünün sınırlamaları nedeniyle, AI Aracıları gerekli gerçekçi koşullardan yoksundur.

Stanford Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında doktora yapan Joon Park, bir keresinde bir röportajda şöyle demişti: "Bu yönde çalışıyoruz, ancak son birkaç on yıldaki tüm yöntemler şu anda başardığımızın yanına bile yaklaşamadı. LLM ile... Bu yüzden o vizyonu unuttuk ama LLM ortaya çıkınca bir fırsat olduğunu anladık.”

Büyük dil modeli, AI Aracılarının temel beynidir. Karmaşık görevleri parçalara ayırarak, karmaşık kullanıcı gereksinimleri, ulaşılabilir görev yöntemlerine ayrılabilir.

Bir yandan, büyük modellerin eğitimi İnternet temelinde oluşturulur ve güvenilir Yapay Zeka Temsilcileri oluşturmak için temel unsurları oluşturan büyük miktarda insan davranışı verisi içerir.

Öte yandan, hatırı sayılır bir bilgi kapasitesine sahip olan büyük model, mükemmel bağlam öğrenme yeteneği ve muhakeme yeteneği ile ortaya çıkar. AI Aracıları, modelin sürekli düşünme ve karar verme sürecini gerçekleştirmek için bir düşünme zinciri kurarak karmaşık sorunları analiz edebilir ve bunları basit ve ayrıntılı alt görevlere ayırabilir.

Aynı zamanda, LLM'nin dili bir araç olarak kullanması, ön uç etkileşim biçimini de değiştirmiştir. BV Baidu Ventures'ın AI uygulama yolu başkanı ve yatırımdan sorumlu başkan yardımcısı Wen Yongteng, "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "BV Baidu Ventures, AI Temsilcilerinin geliştirilmesine çok erken dikkat etmeye başladı. Araştırma ve muhakeme yoluyla, biz orijinal grafik kullanıcı arayüzünün (GUI) bir dil kullanıcı arayüzüne (LanguageUI) dönüştürülmesinin mümkün olduğuna ve AI Agent'ların ön uç uygulamasının insanlarla etkileşime girebilecek tüm ön uç biçimlerinde var olacağına inanıyorum."

Bu sadece bir sökme görevi ve akıllı olmaktan uzak. LLM tarafından yönlendirilen yapay zeka Temsilciler üç temel bileşen olmadan yapamazlar:

• **Planlama: **Büyük ölçekli görevleri daha küçük, yönetilebilir alt hedeflere ayırın; derinlemesine düşünme ve ayrıntılandırma gerçekleştirin, zekalarını ve uyum sağlama yeteneklerini geliştirmek için geçmiş davranışları analiz edin, özetleyin ve iyileştirin, Nihai sonucun kalitesini iyileştirin.
• **Hafıza (Hafıza): **Kısa süreli bellek, bağlamsal öğrenme; uzun süreli bellek, sınırsız bilgiyi uzun süre saklama ve geri çağırma yeteneği, genellikle harici taşıyıcı depolama ve hızlı geri alma yoluyla elde edilir.
• Araç kullanımı: model ağırlıklarında eksik olan ek bilgileri elde etmek için harici API'leri çağırmayı öğrenebilir.

LLM tarafından yönetilen AI Aracısına genel bakış, resim kaynağı: Lilian Weng kişisel blogu

Üç bileşenin işbirliği ile AI Temsilcileri yalnızca bir insan gibi düşünemez, aynı zamanda bir insan gibi hareket edebilir.

Tıpkı insanlar gibi, karmaşık görevlerle uğraşırken, genellikle her adım arasında bir akıl yürütme süreci vardır. Yapay Zeka Aracıları ayrıca, büyük modellerin muhakeme yeteneklerini davranışsal kararlarla yakın bir şekilde birleştirmek için ReAct bileşenlerini (kullanıcı arayüzleri oluşturmaya yönelik bir Java kitaplığı) kullanacak, böylece dil modelleri bilgiye dayalı olarak mantıksal olarak planlanıp düzenlenebilecektir.

Reflexition çerçevesi, AI Aracılarına dinamik bellek ve kendi kendini yansıtma yetenekleri sağlar. Ağırlıkları güncellemek yerine dil geri bildirimi yoluyla Dil Aracılarını güçlendirmek, performansını sürekli iyileştirmek için geçmiş eylem kararlarını iyileştirmesine ve geçmiş hataları düzeltmesine olanak tanır.

Bilgi edinme, depolama, tutma ve geri alma sürecinde AI Temsilcileri ayrıca insan belleğinin bileşimini taklit etmeye ve verimli bir bellek sistemi oluşturmaya çalışır.

İnsan hafızasının yolunu simüle eden AI Aracıları, duyusal hafızayı, kısa süreli hafızayı ve uzun vadeli hafızayı orijinal girdinin (metin, resim vb.) . Görevler ve sonuçlar bellek modülünde saklanır ve bilgiler geri çağrıldığında, bellekte depolanan bilgiler kullanıcı ile diyaloğa geri döner ve böylece daha sıkı bir bağlam oluşturulur.

En belirgin insan özelliklerinden biri, aletlerin kullanılması ve yaratılmasıdır. AI Temsilcileri, harici araçlarla donatılarak ve çeşitli arabirimleri çağırmak için API'leri kullanarak, daha karmaşık görevleri tamamlamak için araçların insan kullanımını simüle edebilir.

Teknik seviye tam olarak olgunlaşmamış olsa da, veri yönetimi ve uzun süreli hafıza gibi konular hala çözülmeye çalışılmaktadır. Bununla birlikte, AI Temsilcilerinin otonom yürütme, yinelemeli olarak optimize etme ve "elleri serbest bırakma" yeteneği de popüler olmayı kaçınılmaz kılıyor.

2. LLM'nin yerini alan AI Temsilcileri, bir sonraki AI etkin noktası haline gelir

ChatGPT'nin doğuşu, AI'nın insanlarla çok sayıda konuşma yapma ve bilgi ve öneriler sağlama işlevini gerçekleştirdi. Copilot'un kullanıma sunulması, AI'nın programlama, ofis işleri alanlarında insanların "akıllı yardımcı pilotu" haline gelen Github Copilot, Microsoft 365 Copilot ve Midjourney gibi insanlar için ilk çalışma taslağını tamamlama yeteneğini üstlenmesini sağladı. ve görüntü üretimi.

Bir yapay zekaya bir görev yapmasını söyleyin, o da bir kopya yazsın, bir soruyu yanıtlasın veya insan gözünün gerçek mi sahte mi olduğunu ayırt etmesi zor bir fotoğraf oluştursun. Aynı zamanda, insanların genellikle yapay zekanın her adımı için belirli ve net istemler sağlaması gerekir.

Şu anda AI, yeni gelen, deneyimi olmayan ve elle öğretilmesi gereken bir stajyer gibidir. Peki ya emirlere uyan, uygulamadaki zorlukları kendi çözen, başkalarına sorun çıkarmamaya çalışan iyi bir çalışan istiyorsanız?

Mart ve Nisan aylarında Camel, AutoGPT, BabyAGI, Westworld Township ve diğer AI Temsilcileri birlikte patladı ve bu da insanların böyle bir olasılığı görmesine neden oldu.

Significant Gravitas'ın Mart ayında açık kaynaklı AutoGPT'den bu yana, piyasaya sürülmesinden sonraki iki ay içinde AutoGPT, GitHub'da 130.000 yıldız alarak tarihin en hızlı büyüyen açık kaynak projesi oldu.

Stanford Üniversitesi tarafından oluşturulan Westworld kasabası

Görüntü kaynağı: "Üretken Etmenler: İnsan Davranışının Etkileşimli Simülakrları" başlıklı makale

Andrej Karpathy bir keresinde Twitter'da şöyle demişti: "Hızlı mühendisliğin (mühendisliğin) bir sonraki sınırı AutoGPT'lerdir". AutoGPT şimdiye kadar kod barındırma platformu Github'da 140.000'den fazla yıldız alarak tarihte 25. sırada yer aldı.

OpenAI kurucu ortağı ve CEO'su Sam Altman, birçok kez devasa yapay zeka modelleri oluşturma çağının sona erdiğini ve asıl zorluğun akıllı bedenler olduğunu belirtti.

Octane AI'nin (bir veri pazarlama platformu sağlayıcısı) kurucu ortağı ve CEO'su olan yazar Matt Schlicht, otonom aracıları tanıtan bir makalede endüstriden, akademiden ve yatırım çevrelerinden yüzden fazla kişinin görüş ve düşüncelerini topladı. Meta, Nvidia, Stability AI veya AI start-up'ları gibi büyük şirketlerden uzmanların yanı sıra Stanford CS öğretim üyeleri ve Hugging Face dahil olmak üzere AI yatırımcıları, çoğu AI Agent'ların potansiyeline yönelik beklentilerini ve umutlarını dile getirdiler. "ham AGI".

Büyük modellerden devralan AI Temsilcileri, AI'daki bir sonraki büyük şey haline geliyor gibi görünüyor.

Ancak aynı zamanda, muhalefet sesleri sonsuzdur.

Turing Ödülü sahibi Yoshua Bengio, bu yılın Mayıs ayında yayınladığı "How AI that Harms Humans Appears" adlı blog yazısında, insanların AI Aracılarının genel görevlerini ve hedeflerini kontrol edebildiğinden bahsetmişti, ancak bu, insanların AI Aracıları sayesinde kontrol edebileceği anlamına gelmiyor. Kişinin kendi zekasıyla ayrıştırdığı alt görevler ve alt hedefler için, yapay zeka hizalaması üzerine yapılan araştırmalar bir çığır açmadığı sürece, insanoğlunun güçlü bir güvenlik garantisi olmayacaktır.

Akıllı ajanların kolektif olarak ortaya çıkışı, büyük patronların peşinde koşma ve şüphe duyma, AI Ajanlarının dalgası hızlı ve sıcak.

Ancak AI Aracıları, yapay zeka çemberinde yeni bir terim değildir.

2014 yılında, DeepMind tarafından başlatılan Go AI AlphaGo, aslında bir tür AI Aracısıdır. Buna benzer şekilde, OpenAI tarafından 2017'de "Dota2" oynamak için başlatılan OpenAI Five ve 2019'da DeepMind, "StarCraft 2" oynamak için AlphaStar'ı duyurdu.

O zamanki endüstri trendi, yapay zeka Temsilcilerini, esas olarak oyun senaryolarında, özellikle de bariz kazananların ve kaybedenlerin olduğu bazı yüzleşme oyunlarında kullanılan takviyeli öğrenme yoluyla eğitmek ve geliştirmekti. Ancak, gerçek dünyada genelliğe ulaşmak isteniyorsa, bu açık bir sorudur.

Sonraki birkaç yıl içinde OpenAI büyük ölçekli dil modellerine yöneldi ve GPT serileri birbiri ardına piyasaya sürüldü.Büyük ölçekli modeller, çeşitli teknoloji üreticilerinin acele etme yolu oldu. AI Aracılarının darboğazı aşmasına ve fırsatı yeniden geliştirmesine izin verir.

Birkaç yıl önce oyun senaryolarıyla sınırlı olmakla karşılaştırıldığında, yapay zeka aracıları büyük modeller temelinde neler başarabilir? BV Baidu Ventures'ın yapay zeka uygulama yolu başkanı ve yatırımdan sorumlu başkan yardımcısı Wen Yongteng, "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "Gördüğümüz şey, yalnızca teknolojik ilerlemenin yapay zekanın kullanıcı niyetlerini anlama, bilgi toplama ve Daha da önemlisi, yapay zeka Aracıları, gelecekteki uygulama ekosistemini tamamen yeniden oluşturma yeteneğine sahiptir."

AutoGPT'nin piyasaya sürülmesinden kısa bir süre sonra, birçok netizen otomatik kişisel asistanlar oluşturmak için AutoGPT'yi kullandı. Örneğin, FirstSales.io'nun kurucusu ve CEO'su Udit Goenka, AutoGPT'yi geçen yıl tohum yatırımı alan şirketleri arayabilen ve bir liste oluşturmanın ayrıntılarını açıklayan bir araştırma motoru oluşturmak için kullandığını bildirdi.

Google'da bir yazılım mühendisi olan Yew Jin Lim, AutoGPT'yi görev ayrıntılarını AI Temsilcilerine e-posta yoluyla gönderen bir e-posta asistanı oluşturmak için kullandığını söyledi.

ZhenFund'un yönetici ortağı Dai Yusen, "Jiazi Guangnian"a şunları söyledi: "Ajan, üretkenliği gerçekten büyük ölçüde artırabilecek bir yön, çünkü insanlar hala bir şeyler yaparsa, insanlar her zaman sınırlıdır."

"AI Agent'lar günlük yaşamda ve işte bir üretkenlik aracı haline gelecek." Matt Schlicht şöyle yazdı: "AI Agent'lar, sosyal medya hesaplarını yönetmekten, pazara yatırım yapmaktan, en iyi çocuk kitaplarını yayınlamaya kadar her sektörde ve her sektörde var olacak. Bu hayal edilebilir." Örneğin aomni, internette herhangi bir konuda bilgi arayabilen ve kullanıcının hedeflerini bir liste oluşturarak tek tek tamamlayacak bir AI aracısıdır.

Verimlilik gereksinimlerine ek olarak, Inflection AI'nin kişisel AI Agent Pi'si başka bir olası uygulama yönü sağlar.

ChatGPT ve Claude'un genel yapay zekasının konumlandırılmasından farklı olarak Pi, yüksek EQ, duygusal arkadaşlık ve duygusal değer sağlamaya odaklanır. Pi, kullanıcılarla geçmişteki konuşmaları da hatırlayacak.İnsanların iş ve yaşamlarına katılmanın ve onlara yardım etmenin yanı sıra, kullanıcılarla bağlantı kurmak için arkadaşlar ve aile ile nasıl iletişim kurulacağını da öğrenecek. Şu anda Inflection AI, 1,5 milyar ABD dolarından fazla yatırım alarak Anthropic'i geride bıraktı ve yalnızca OpenAI'den sonra ikinci oldu.

**3. Yapay Zeka Aracıları bir sonraki trend olacak mı? **

"Bir tür JARVIS inşa etmek (JARVIS'e benzer bir bina)", bu Andrej Karpathy'nin Twitter'daki en son güncellenmiş profilidir, JARVIS, Marvel süper kahramanı Iron Man'in yapay zeka asistanıdır, bağımsız düşünme yeteneğine sahiptir ve sahibine yardımcı olabilir. çeşitli işler ve çeşitli bilgileri hesaplar.

Karpathy'nin tanıtılması, AI Agents pistinin başlangıç silahının ateşlendiği anlamına da gelir.

Yabancı medya "The Information", Sam Altman'ın Mayıs ayında bazı geliştiricilere OpenAI'nin ChatGPT'yi kişisel çalışma asistanı yapmayı umduğunu özel olarak söylediğine ve konuyu bilen bir kişinin OpenAI'nin nasıl kullanılacağına dikkat ettiğine dikkat çekti. otonom yapay zeka oluşturmak için sohbet robotları **Temsilciler, ilgili işlevler büyük olasılıkla ChatGPT asistanında konuşlandırılacaktır. **

Tesadüfen Meta, Yapay Zeka Temsilcileri için de bir fırsat görüyor.

Nisan ayında Zuckerberg, yatırımcılara Meta'nın "AI ajanlarını milyarlarca insana yararlı ve anlamlı bir şekilde tanıtma fırsatı" gördüğünü söyledi, ancak şu anda belirli uygulamaları belirtmedi.

Zuckerberg, Haziran ayında çalışanlarla gerçekleştirdiği bir toplantıda, çeşitli geliştirme aşamalarında olan bir dizi teknolojiyi duyurdu; bunlardan biri, başta Messenger ve WhatsApp olmak üzere, yardım etmek veya eğlendirmek için farklı kişiliklere ve yeteneklere sahip Yapay Zeka Aracıları getirecek.

Çin'de AI **Temsilcilerle ilgili ürünler de birbiri ardına doğdu. **

Alibaba Cloud, Temmuz ayı başlarında WAIC sitesinde, geliştirici topluluğu için ilk akıllı gövdesi ModelScopeGPT'yi piyasaya sürdü ve gelecekte çeşitli uygulama senaryolarıyla başa çıkmak için bir dizi akıllı gövdeyi piyasaya sürecek. **

**Huawei de bu alana dahil, ancak daha çok Somutlaşmış Yapay Zeka'ya (Embodied AI), yani büyük modellerin ve robotların birleşimine odaklanıyor. **

AI Agents, büyük üreticilerin yanı sıra girişimciler için de bir fırsattır. OpenAI kurucu ortağı Karpathy önceki konuşmasında özellikle bahsetmişti: "Sıradan insanlar, girişimciler ve inekler, AI Aracıları oluşturmada OpenAI gibi şirketlerden daha fazla avantaja sahip."

BV Baidu Venture Capital'in AI uygulama yolu başkanı ve yatırımdan sorumlu başkan yardımcısı Wen Yongteng, BV ekibinin şu anda AI Temsilcileri alanındaki start-up'lar için fırsatlar konusunda iyimser olduğunu söyledi.

"Geleceğin uygulama ekosistemi, tek bir dev tarafından yönetilmek yerine çeşitlendirilecek. Yapay Zeka Aracılarının ortaya çıkışı, bir paradigma kayması için bir fırsat getirdi ve birçok geleneksel uygulama kesintiye uğrama olasılığıyla karşı karşıya. Bu süreçte startup'lar var. yeni alanlar açmak için pek çok fırsat. AI Temsilcileri, belirli algoritmaların ve hizmetlerin oluşturulması, kullanıcı verileri ve ürün tasarımı da dahil olmak üzere her belirli görev için optimizasyon için çok fazla alana sahiptir. Startup'lar farklılaşma avantajı sağlayabilir."

"Ayrıca, AI Agent'ların mevcut ekolojisi yeterince net değil, bu da start-up'lar için elverişli geliştirme fırsatları sunuyor çünkü yerleşik bir kural altında rekabet etmeleri gerekmiyor. Bu açıdan bakıldığında, start-up'lar ve büyük şirketler Ayakta aynı başlangıç çizgisinde, start-up'lar daha esnektir ve ürünlerini hızla ayarlayabilir."

Yapay zeka alanında yılların birikimine dayanan BV Baidu Ventures, model şirketlerin uygulama katmanındaki fırsatları tekelleştireceğine inanmıyor. Çünkü temel model şirketler için bir ekoloji oluşturmanın önemi, bir uygulamayı tekelleştirmekten çok daha önemlidir.Alt model şirketler, uygulama katmanında rekabet avantajı elde etmek için özel bir strateji benimserse, kendi ekolojilerine zarar verebilir. Altta yatan model şirketler, odaklandıkları bir veya iki alanda güçlü AI Temsilcileri oluşturabilirler, ancak her alanda yeni kurulan şirketlerle rekabet etmeleri gerekmez.

**Henüz belirlenmemiş ekoloji, henüz formüle edilmemiş arena ve herkes aynı başlangıç çizgisinde. **

Ancak bugüne kadar birçok gösterim dışında AI Agents'ın gerçek bir ürün olarak ortaya çıkmadığı inkar edilemez.

ZhenFund'un yönetici ortağı Dai Yusen, yapay zeka ve insanlar arasındaki işbirliği derecesini otonom sürüşün farklı aşamalarıyla karşılaştırdı ve AI Aracıları, otonom sürüşün L4 aşaması gibidir. Ancak tıpkı L4 gibi, AI Agent'ları hayal etmesi ve göstermesi kolay, ancak gerçekleştirmesi zordur. AI Agent'ların gerçek uygulaması hala belirsiz bir gelecekte.

AI ve insanlar arasındaki işbirliği derecesi, otonom sürüşün farklı aşamalarıyla karşılaştırılır.Görüntü kaynağı: Dai Yusen anlık hesabı @yusen

Dai Yusen, kullanılabilir Yapay Zeka Temsilcilerini gerçekleştirmek için büyük modellerin yeteneğinin büyük ölçüde geliştirilmesi gerektiğini vurguladı.En üst düzey OpenAI için bile, gecikme ve performans açısından iyileştirme için hala çok yer var.

"Benzer olarak bir buhar makinesi kullanırsanız, su ancak 100 dereceye kadar ısıtıldığında buhar üretilebilir. AI Agent'ların zekası belli bir seviyeye ulaşmamışsa, su sadece 50 dereceye kadar ısıtılır. Çok fazla olsa bile enerji harcandı, buhar hala üretilemiyor. 0."

AI Agents parkuru için başlangıç silahı çoktan başladı, ancak bu kesinlikle birkaç ay içinde yapılacak bir sprint değil, kaderi birkaç yıl, hatta on yıl sürecek uzun mesafeli bir maraton.