AI Agent 智能体真相和未来 | 硅谷徐老师对话英伟达、DeepMind大模型专家（上）

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本集讨论了AI大模型技术的落地挑战和应用前景。嘉宾分享了他们在OpenAI、NVIDIA和Google DeepMind的工作经历，并提到了AI大模型在实现上的困难。他们探讨了AI agent在软件应用、游戏AI和机器人领域的应用，以及多智能体的交互研究。讨论了AI智能体在虚拟世界和物理世界中的应用差异，以及训练大型语言模型的困难和挑战。嘉宾们还讨论了AI智能体应具备的核心构成和能力，在未来的商业应用中有着巨大的潜力。反常识观点 1. AI革命可能会让programming变得更加民主化。 2. AI agent能够自主做决策并不断学习提高。 3. AI智能体在游戏领域有着广泛的应用，并可以在虚拟城市中创建多个智能体。 4. AI智能体在物理世界中需要具备计算机视觉等能力。 5. 训练大型语言模型仍存在困难，特别是在机器人等领域的数据采集。 6. 将基础模型作为环境，模拟世界并进行交互是可能的。 7. AutoGPT等大型语言模型在实际生产中仍面临许多挑战。 8. 长期学习需要解决中间步骤评估的问题，以及如何进行行为规范。 9. AI在NPC领域的能力还很简单，目前尚未进行大规模部署。 10. AI智能体除了依赖语言模型外，还需要根据应用场景的需求确定核心能力。 11. GPT系列模型在预测API输出时可能会产生幻觉。 12. GPT5和GPT6作为多模态模型可以在游戏、机器人等多种应用中发展。 13. 对GPT4进行自我debug能够提高模型的准确性。 14. Holocination问题需要通过判断模型是否知道答案来处理。 15. 强化学习和知识学习是解决Holocination问题的方法之一。 16. 训练大型语言模型需要考虑算法、数据流水线和算力等因素。 17. 微调在开源模型和基础模型之间起到关键作用，但鸿沟难以弥合。 18. 开源模型和币源模型之间存在一些无法复制的核心内容。

Takeaways

Outlines

Q & A

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How to Get Rich: Every EpisodeNaval

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