微软的AI应用开发平台AutoGen,目前已在GitHub上揽获30.3k Star了。最近,为了进一步方便用户,微软推出了一个名为AutoGen Studio的开源界面。该界面可以通过设置Python API,以及简单的拖拽页面操作,从而无需编写代码,即可快速构建、测试、定制和共享AI智能体,极大简化了AI应用的开发。
此外,用户还可以在界面中查看聊天记录、生成的文件等。有人对微软的AI应用开发平台AutoGen不熟悉,它是一个能快速构建AI智能体的框架。通过这个框架,能配置多个智能体,这些智能体承担着不同的任务,如代码编写、人机对话或群聊管理。而各个智能体之间可以相互通信与协作,进而完成单个智能体无法独立完成的任务。



参考文献:
[1] https://microsoft.github.io/autogen/blog/2023/12/01/AutoGenStudio/
[2] https://github.com/microsoft/autogen
[3] https://microsoft.github.io/autogen/
好文章,需要你的鼓励
企业谈AI基础设施时,注意力往往首先集中在模型、GPU和算力集群上。但当大模型应用走向规模化推理,一个瓶颈开始浮现:算力采购完成,并不意味着Token能够被稳定、低成本、可控地交付出去。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。