机器之心报道

机器之心编辑部

英伟达 AI 科学家 Jim Fan 表明,「AutoGPT 只是一项风趣的试验,虽然火爆但并不意味着能够投入生产。」他的观念得到了许多人的附和和言传身教。

仿佛一夜之间,AI 圈出现了一个新晋顶流:AutoGPT。

望文生义,AutoGPT 为自主人工智能,一项使命交给它,它能自主地提出方案,然后履行,彻底不必人类插手的那种。此外其还具有互联网拜访、运用 GPT-3.5 进行文件存储和生成摘要等功能。

例如,用户让 AutoGPT 树立一个网站,提出的要求是让其创建一个表单,并在表单上增加标题「Made with autogpt」,最终将背景更改为蓝色,用时不到 3 分钟,不必人类参加,AutoGPT 自己就搞定了,就像下面展现的那样。期间 AutoGPT 采用的 React 和 Tailwind CSS,都是自己决定的。

Star量近8万,大火AutoGPT星标超PyTorch,网友:看清它的局限性

一个示例看下来,AutoGPT 已经能够自己上网查资料、运用第三方工具、操作你的电脑。从上线以来,项目热度不减,截至今日,AutoGPT 的 GitHub Star 量到达 78k,立刻挨近 80k,超过了 PyTorch 的 65k。

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AutoGPT 地址:github.com/torantulino…

PyTorch 地址:github.com/pytorch/pyt…

要知道,AutoGPT 是一个刚上线没几天的项目,而 PyTorch 的开始版本可追溯到 2018 年。不仅如此,从推特网友的总结来看,AutoGPT 还超过了 Bitcoin、 Django 等项目的 Star 量。

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图源:twitter.com/MattPRD/sta…

就连前特斯拉 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 对此都点评道:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

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不过,与看好 AutoGPT 开展不同的是,来自英伟达的 AI 科学家 Jim Fan 却对此泼了一盆冷水。

Jim Fan 表明自己仅将 AutoGPT 视为一项风趣的试验,仅此而已,并且这项研讨虽然火爆但并不意味着能够投入生产,网上许多酷炫的演示都是精心挑选出来的。

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随后,Jim Fan 还表明,在其试验中「AutoGPT 能够很好地处理某些简单且定义明确的使命,但大多数时分对真正有用的、更难的使命,AutoGPT 并不可靠。

这种不可靠性能够归因于 GPT-4 固有的局限性。假如不能拜访 GPT-4 权重或者更好的微调,我以为仅仅经过提示技巧无法从根本上处理问题。

就像没有任何提示能够将 GPT-3 变成 GPT-4 的才能相同,我不以为 AutoGPT + 冻住的 GPT-4 能够可靠地处理重要的杂乱决策。当前的媒体炒作正在将该项目面向彻底不切实际的希望。」

附和者众:AutoGPT 局限大,无法处理任何商业问题

Jim Fan 的观念获得了许多人的附和。有人以为,「固然,AutoGPT 是一个伟大的试验,并将引领经过智能体自主完结许多酷炫工作的浪潮。但它不能成为一个能够构筑处理任何商业问题基础的产品,究竟太不可猜测了。」

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光说不练没有说服力,有人言传身教,表明自己整个周六都在让 AutoGPT 翻开一个 docx 文档、翻开其导出的 ChatGPT 对话以供给更多上下文(json)、浏览其他技能内容并重写 docx 文档。遗憾的是,AutoGPT 甚至都未能挨近达成这些目标,仍是抛弃吧。

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这类体会比方还有许多,有人针对实际国际的问题测验大量 prompt,但 AutoGPT 总是朝着没有任何含义的不同方向开展。

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不同意见者:虽被夸张,其远景与 GPT 相当

在许多人附和 Jim Fan 观念的同时,也有人指出,虽然 AutoGPT 必定被夸张了,并且现在十分「蛮力」、不优雅。但它展现的远景仍然十分强壮,几乎与 GPT 模型相当。

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有人从应用的角度分析 AutoGPT 的缺乏,现在它虽然无法很好地处理许多工作,比方循环(loop)、切线、随机完结不同的使命。但要弄清楚的是,AutoGPT 需求大量的脑力,预计它会变得越来越好。

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持上述观念的不是个例,「AutoGPT 必定会随时间推移而愈加完善。像这样的项目两年前就已经成为了可能,虽然在任意通用域上的可靠运用或许只能在数年而非数月内到来。」

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机器之心的读者们,你们以为 AutoGPT 会是稍纵即逝吗?看不看好它的远景呢?请在评论区留下自己的观念吧!

参考链接:twitter.com/DrJimFan/st…