下一波数字化转型浪潮正由智能体AI驱动。与简单的问答或内容生成不同,智能体AI能够在最少人工干预下执行复杂的多步骤任务。
AI智能体能够执行广泛的任务,从协助日常工作到创建和自动化新的业务流程。如果这听起来很有用,最好的部分是几乎任何人都可以做到这一点。
这是因为智能体可以使用与ChatGPT交互相同的无代码、自然语言过程来构建。你只需描述希望智能体做什么,就像魔法一样,它就会实现。
当然,这只是理论上的,实际上可能并不总是那么简单!
幸运的是,网上有越来越多的资源供任何想要深入这个主题的人使用,无论他们的经验水平或兴趣如何。
以下是一些开始构建和使用智能体的最佳网站、教程和课程。
**完整的智能体AI工程课程(Udemy)**
这是一门为那些希望在商业或专业环境中应用智能体AI的人提供的深入课程。作业包括使用OpenAI的智能体SDK框架以及其他工具和应用程序构建智能体应用。这是一门针对想要创建自己工具和应用程序的人的深入课程,要求学生基于真实世界的AI智能体用例完成八个不同的项目。
**25分钟从零到你的第一个AI智能体(YouTube)**
这是一个简短的教程视频,既介绍了智能体的概念,又演示了创建简单智能体的过程。它还涵盖了安全和防护栏的主题,无论你的智能体想法多么简单或实验性,这些都应该从一开始就建立起来。
**智能体AI:领导者入门(Coursera)**
这是一门更侧重商业的课程,旨在培养发现机会和评估组织内智能体AI用例的技能。但是,也有涉及构建和部署AI智能体的实践作业。
**人人都能学的AI智能体(Udemy)**
这是通过Udemy提供的另一门领先的智能体课程,提供全面的概述,涵盖实际应用以及解决伦理和监管问题。学习者将掌握autoGPT的基础知识,这是最受欢迎的开源框架之一,通过API为GPT-4带来智能体功能。
**AI智能体完整课程(Youtube)**
这门课程从最基础的智能体定义和早期用例开始,一直进展到货币化你自己的智能体或在智能体AI领域申请工作。它包含10小时在YouTube上免费提供的视频,涵盖领先的智能体平台、工具和服务,包括Manus.ai和Hugging Face。
**初学者AI智能体(Youtube)**
来自Microsoft Developer的10个视频课程,针对有一定开发经验但希望在理论和实践方面获得更全面基础的人。
**AI智能体课程(Hugging Face)**
Hugging Face是一个庞大的AI模型库,得到AI专家和爱好者大社区的支持。它提供广泛的学习资源,目前最受欢迎的之一是智能体课程。由直播会议和视频内容组成,一个很大的吸引力是协作学习环境,让用户能够以小组形式探索和交互模型和数据集。
**使用Replit进行Vibe编程101(Deeplearning.ai)**
Vibe编程是一个最近创造的术语,用来描述与AI智能体合作可以带来的低压力、无麻烦的开发方法。这门在Andrew Ng的Deeplearning.ai平台上提供的免费短期课程作为利用智能体AI实现这种状态的入门。完成七节课后,你将了解如何使用智能体来简化、简化和改善开发过程每个步骤的可访问性。
**LLM应用开发的Langchain(deeplearning.ai)**
这是一门针对想要开始使用Langchain框架的智能体AI开发者的稍微更技术性的课程。这是一个包含智能体功能的开源框架,本课程由Google Brain和Coursera创始人Andrew Ng开发和教授。
**智能体AI训练营(Data Science Dojo)**
这是一门为那些准备深入学习构建企业级智能体应用程序的人提供的深入课程。它涉及与行业专家的现场会议,尽管如果你错过了一个,它们都可以作为录音访问。这是一个从7月或10月开始的八周课程,所以这不像很多在线课程那样可以按自己的节奏学习。这门课程需要Python知识。
**在Azure上开发AI智能体(Microsoft)**
这个取自Microsoft Learn平台的学习路径完全免费,旨在帮助没有先验知识的任何人通过Azure部署基于云的AI智能体。学生将了解Azure AI Foundry服务,并被要求开发自己的智能体。接下来,学习如何让它与第三方和自定义工具集成,创建复杂而强大的智能体工作流。
**为智能体时代提升技能**
如你所见,对于任何想要在任何水平上学习智能体的人来说,网上都有丰富的材料可供选择。
然而,这是一个非常新的领域,新的工具、平台和应用程序每天都在出现,所以总是值得检查你考虑参加的任何课程是否是最新的。
虽然它们可能很容易开始工作,但智能体成功的真正关键将是将它们应用到正确的问题上。
这就是为什么最有用的课程不只是向你展示如何构建智能体。它们教你如何战略性地使用它们来推动效率、创新和增长。
好文章,需要你的鼓励
英特尔CEO陈立武警告,除非有"重要外部客户"保证利润,否则可能停止14A半导体制程投资。他表示,英特尔18A前的制程可仅靠自有产品获得合理回报,但14A制程的资本成本增加,需要外部客户才能实现可接受回报。如果实施这一决定,可能意味着英特尔无法继续遵循摩尔定律,这对半导体行业将产生深远影响。
浙江大学团队开发的LAPO方法成功解决了AI推理模型"过度思考"问题,通过两阶段训练让AI学会根据问题复杂度自主调整推理深度。实验显示该方法将计算用量减少40.9%的同时准确率提升2.3%,为AI系统的智能化和实用化发展提供了重要突破。
Dispo社交网络和约会应用Teaser AI联合创始人Daniel Liss创立了钢铁制造公司Nemo Industries。该公司计划利用AI技术优化生铁生产,并自建熔炉设施。Liss认为从创立之初就使用AI的公司将比竞争对手拥有20%-30%的利润优势。公司此前已融资2820万美元,目前正与现有投资者洽谈1亿美元A轮融资,并获得两个南方州超过10亿美元的激励措施承诺。
本研究提出了首个针对视觉自回归模型的测试时缩放框架TTS-VAR,通过自适应批次管理、聚类式多样性搜索和重采样式潜力选择三大策略,将AI图像生成质量显著提升8.7%。该框架巧妙地将生成过程视为路径搜索问题,在早期保持结构多样性,后期进行智能选择,实现了计算效率与生成质量的双重优化,为视觉生成技术发展提供了新思路。