性能提升在即！吴恩达谈 LLM 新方向：优化智能体工作流

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原标题：性能提升在即！吴恩达谈 LLM 新方向：优化智能体工作流
关键字：报告,知识产权,人工智能,智能,模型
文章来源：人工智能学家
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来源：学术头条
翻译：阮文韵
原文链接：
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-275/
【编者按】从为用户提供优质问答体验，到如今逐渐朝着适应智能体（agent）工作流优化发展，大语言模型（LLMs）正经历着深刻的变革。
日前，美国计算机科学家、斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授、DeepLearning AI 创始人吴恩达（Andrew Ng）深入剖析了这一转变趋势并分享了他关于智能体性能提升前景的见解。
在博客中，他描述了当前 LLMs 发展的新趋势，指出 LLMs 在智能体工作中的多样应用场景以及开发人员在不同应对策略下的具体实践情况，并对智能体未来发展做出了乐观展望。
学术头条在不改变原文大意的情况下，对发布内容做了简单的编译。内容如下：
亲爱的朋友们：
大语言模型（LLMs）通常是为回答人们的问题而优化的。但现在的趋势是，对模型进行优化也是为了适应智能体工作流。这将大大提高智能体性能！
继 ChatGPT 在回答问题方面取得巨大成功之后，大量 LLMs 的开发都集中在提供良好的消费者体验上。因此，LLMs 被微调为回答

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