HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace
介紹了一項新的係統，名為HuggingGPT，該係統利用大型語言模型（LLMs）來管理各種人工智能模型，以解決複雜的跨模態和領域的人工智能任務。
作者認為，LLMs在語言理解、生成、交互和推理方麵展現了卓越的能力，可以充當控製器，管理現有的人工智能模型來解決複雜的人工智能任務。文章介紹了HuggingGPT的工作流程：當接收到用戶請求時，使用ChatGPT進行任務規劃，根據HuggingFace中提供的功能描述選擇模型，使用選定的人工智能模型執行每個子任務，並根據執行結果進行總結。
通過利用ChatGPT的強大語言能力和HuggingFace中豐富的人工智能模型，HuggingGPT能夠處理各種不同模態和領域的複雜任務，並在語言、視覺、語音和其他具有挑戰性的任務中取得了令人矚目的成績，為人工智能的通用智能（AGI）提供了新的思路。
論文： https://www.aminer.cn/pub/64264f7b90e50fcafd68e162
Generative Agents基於大型語言模型,存儲生成代理的自然語言體驗記錄,並將這些記憶隨著時間的推移合成為更高層次的反思,然後動態檢索這些反思以規劃行為
Introspective Tips使用“內省提示”來幫助 LLM 自我優化其決策製定,通過超過100個TextWorld 遊戲的實驗,我們展示了我們的方法的優勢
按照產品生產流程或產品組成環節構建1套環環相扣的評估分析框架,圍繞產業技術供給和支撐2條主線,9張清單,形成5個評估等級
用戶可通過二維碼對構件生產工藝,構件信息進行追溯,跟蹤與管理,構件生產完成之後,通過一流程一掃碼步驟完成質檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄
建立標準化的能耗采集監測體係,對接入監測的數據進行規範處理,數據的動 態分析,及時幹預,保證節能政策的正確執行,企業水電氣等各項能耗總體降低13%;企業運 營成本下降5%
平台通過標識實現前端信息采集,解決了貨物確權的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產質押融資中的重複質押問題,解決因重複質押引起的融資問題事件28起
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減少人工計數和彙總操作,提 升準確率70%以上,數據顆粒度提升至十位級,降低人員工時15%以上,客戶實時應答能力提 升35%,查貨調貨效率提升40%
通過統一防疫政務接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標識數據統一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關鍵的數據支撐
以智能製造典型場景作為切入點,從多個維度分析係統解決方案的發展情況,歸納係統解決方案發展現狀和圖譜,提出係統解決方案技術應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能製造發展戰略和國際標準化組織的智能製造標準化現狀;發展篇根據各個階段的工作重點和標誌性成果將我國智能製造標準化工作劃分為探索期
詳實數據研判了智能工廠發展趨勢;剖析智能製造典型應用場景及實施路徑;總結行業工廠數字化轉型差異路徑;提出工廠數字化轉型關鍵績效指標體係
智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提高服務水平為核心,實現智能決策;透明化管控,智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提高服務水平為核心,實現 智能決策
智能工廠是以提高工廠運營管理水平為核心,主要目標是使生產資源得到最合理的配置和優化,在設計,生產,物流,銷售,服務等業務環節間實現互聯互通
