AutoGPT是一个实验性的开源应用程序，该程序由 GPT-4 驱动，可以自主实现用户设定的任何目标。具体来说，AutoGPT赋予基于GPT的模型内存和执行能力，它能够自主制定和执行计划。

当你将任务交给AI智能体后，它会自行提出计划然后执行该计划。AutoGPT具有互联网访问、长期和短期内存管理功能，利用GPT-4进行文本生成，并使用GPT-3.5进行文件存储和生成摘要等。它的用途广泛，例如分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等需要持续更新的任务。

新的更新让构建、运行和共享 AI 智能体变得比以前更容易，同时可靠性也大大提升。Auto-GPT存在一些局限性：

1. 成本较高，每一步操作都需要经过大量思考和迭代，应用于生产环境可能会有困难，另外可能会使用很多的Token。

2. 功能范围有限，且GPT-4的分解和推理能力仍然受到限制，进一步限制了Auto-GPT解决问题的能力。

作者在X上展示了部署并使用 Reddit 营销智能体，可以自动回复评论，执行其他复杂任务的视频。

AutoGPT是如何理解需求的？

zero shot learning是GPT-4的一项特殊功能，让模型在没有见过特定类别样本的情况下，仍能识别和处理这些类别的数据。传统的监督学习方法需要大量标注数据来训练模型，而零样本学习则降低了收集和标注数据的需求。它主要依赖于将不同类别的信息以语义形式表示，这些表示通常是高维向量，如属性向量或词嵌入。这些向量捕捉类别间的相似性，帮助模型泛化到未见过的类别。

举个例子，一个零样本学习模型被训练识别动物，已经掌握了猫和狗的特征。狐狸具备猫的特征，如身体柔软、细长尾巴、尖耳朵等，同时也有狗的特征，如敏锐的嗅觉。虽然模型没有见过狐狸，但通过这些特征描述，它仍能识别出狐狸。

AutoGPT是如何拆解任务的？

任务拆解可以通过多任务学习（Multi-task Learning, MTL）实现。这是一种机器学习方法，模型在单个学习过程中同时学习多个相关任务。其核心思想是通过共享不同任务的底层表示（如特征和权重），提高模型的泛化能力和学习效率。

AutoGPT是如何评估任务符合要求的？

评估子任务达标的过程依赖于人类反馈和自我评估。生成提示后，AutoGPT会根据结果与人类期望进行比较和评估。如果结果符合预期并得到正面反馈，子任务则达标。如果结果不符合预期或得到负面反馈，AutoGPT会根据反馈进行修改和改进，再次生成新的提示并执行任务，直到达标。

这个评估过程是迭代的，AutoGPT不断根据反馈调整和改善，逐步提高提示的质量和准确性，最终适应任务要求并提供更好的提示，达到或超过人类的预期。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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