我们相信复合AI系统-通过增加长期记忆(LTM)和强化学习(RL)等组件来增强基础模型用于推理时间推理

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我们相信复合AI系统-通过增加长期记忆(LTM)和强化学习(RL)等组件来增强基础模型用于推理时间推理

齐思GPT 2024-10-22 00:00:00 321
安德烈·穆利亚尔的推文突出了ZyphraAI的转发,强调了复合人工智能系统的概念。这个想法涉及通过增加长期记忆(LTM)等组件来增强基础人工智能模型。
安德烈·穆利亚尔的推文突出了ZyphraAI的转发,强调了复合人工智能系统的概念。这个想法涉及通过增加长期记忆(LTM)等组件来增强基础人工智能模型。这个概念的重要性在于它有潜力增强人工智能的能力,使其更加复杂,更接近人类认知。对于那些对人工智能的未来及其向更复杂系统发展感兴趣的人来说,这些内容可能为他们提供有价值的洞察,了解人工智能研究的方向及其实际应用。提到LTM作为一个组件表明了朝着能够在较长时间内保留和利用信息的人工智能发展的一步,这是迈向更先进形式的人工智能的关键步骤。

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