如何做好AI研究？哈佛大学Pranav教授《AI研究经验》手册，259页pdf

人类在复杂的模式识别任务中非常出色。然而，他们通常依赖工具——如书籍、谷歌搜索或计算器——来补充他们的先验知识，以便得出结论。与人类类似，生成性人工智能模型也可以通过训练，使用工具来访问实时信息或建议现实世界中的行动。例如，模型可以利用数据库检索工具来访问特定信息，如客户的购买历史，从而生成量身定制的购物推荐。或者，基于用户的查询，模型可以进行多次API调用，向同事发送电子邮件回复，或代表用户完成金融交易。为了实现这一点，模型不仅需要访问一组外部工具，还需要具备规划和执行任务的能力，且能够自我指导。这种推理、逻辑与外部信息访问能力的结合，与生成性人工智能模型相连，引出了“智能体”的概念——即一种超越生成性人工智能模型独立功能的程序。本文白皮书将更详细地探讨这些及相关方面。