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HuggingGPT利用大型語言模型以解決復雜的跨模態和L域的人工智能任務

來源:人工智能產業鏈union     編輯:創澤   時間:2023/9/6   主題:其他 [加盟]

HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace

介紹了一項新的系統,名為HuggingGPT,該系統利用大型語言模型(LLMs)來管理各種人工智能模型,以解決復雜的跨模態和L域的人工智能任務。

作者認為,LLMs在語言理解、生成、交互和推理方面展現了出色的能力,可以充當控制器,管理現有的人工智能模型來解決復雜的人工智能任務。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,并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L域的復雜任務,并在語言、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





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平臺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復質押問題,解決因重復質押引起的融資問題事件28起

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以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統解決方案的發展情況,歸納系統解決方案發展現狀和圖譜,提出系統解決方案技術應用和變革趨勢

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基礎篇分析世界主要國家的智能制造發展戰略和國際標準化組織的智能制造標準化現狀;發展篇根據各個階段的工作重點和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期

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智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提G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G服務水平為核心,實現 智能決策

“協同優化”塑造智能工廠,實現多業務聯動

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