【人工智能】Agent的未来发展 | Harrison Chase最新播客访谈 | LangChain CEO | LangChain的发展历史 | AI Agent | 持续学习 | 个性化服务

[@kevin0728tw]

@10:45 美國🇺🇸史丹佛大學提出的DSPy/ 透過不斷地輸入輸出來持續的優化AI 模型的方式🤫

[@kevin0728tw]

@07:58 函式調用？/ 提示語在不同模型之間的可轉移性/ 重點🫡

[@kevin0728tw]

@11:47 未來Agent 的三大方向分別為Planning 規劃/ UX/ User Experience 用戶體驗/ Memory 記憶🫡

[@kevin0728tw]

@10:00 層面上面的記憶？/ 促使機器持續學習？/ 可以從交互的經歷中學到東西/（直接建立並使用數據集？/ 這裡有點搞不清楚🙄

[@kevin0728tw]

所以這個就是透過檢索增強生成/ RAG 模式引導他去採集資料的地方（也就是所謂的數據集🤔

[@kevin0728tw]

@03:48 《重點摘要》針對AI 代理的運作/ 增強LLMs/ 也就是增強大語言模型的規劃能力/ 到底是要給予少量的提示/ 微調模型/ 或者是直接改進指令和提示？（這裡講到的應該就是準備下給AI 模型Prompts😆

[@wghost4737]

欢迎回来🎉

[@HomunMage]

希望能講更多LangGraph相關的東西，感覺LangGraph才是未來。
比如LATS(Language Agent Tree Search)是LangGraph去實作MCTS，LATS等於是把AlphaGo下棋那種長遠規劃的能力實作在LLM上，也就是AlphaCodeII和傳聞中OpenAI的Q*開源版。
LATS很顯然會大幅提升AI規劃、分析、推理全方面的能力。

[@bestpartners]

感谢建议！

[@RanDuan-dp6oz]

Thanks!

[@bestpartners]

感谢支持！

[@scottwang3541]

为大飞点赞支持！！

[@wubinmatthew]

欢迎回国

[@1110-d3r]

🎉🎉🎉❤❤❤

[@lolflux404]

歡迎歸來

[@orderofchaos8680]

有没有觉得Langchain很多功能都挺鸡肋的？

[@yuli.kamakura]

里面的图片是自己画的吗？

[@bestpartners]

不是，来不及，哈哈

[@wuzixiao1]

没有别的意思，有时候我感觉视频里的大飞像一个ai做的机器人

[@bestpartners]

可以去演机器人了🤣

[@littlesheebacorea4608]

视频脚本大概率是AI辅助完成的，特别是对技术性内容的总结，用词和行文结构挺明显的。视频剪辑质量都挺好的，中文的详细解读和观点陈述非常有帮助。自己就是从事AI产品开发的，也会看大飞的内容再去看原视频。挺好的，加油！

[@bluefairy9683]

表情罗雀 目光呆滞 语速平淡😂❤

[@Murphy-e3r]

哈哈那是人格特質，工科男

[@rkyoung8197]

大飞本来就是数字人形象😊

[@unidentifieduser5550]

Sierra的读法是“C哎rua”

[@bestpartners]

谢谢指正

[@seal978]

這次看不太懂

[@corgirun7892]

为啥老外做个啥都能成功，感觉他们创业成功的门槛也太低了点

[@billstark9506]

视角问题，原始人还觉得你们现代人，怎么动不动就能有水瓶这种好东西。门槛也太低了，打火机多方便。

[@jizhiguo]

我想，主要的原因是从本心出发，不急功近利，还有就是一个健康的财务观。