大语言模型智能体

大语言模型（LLMs）已经在多个领域带来了革命性的变革。特别是，LLMs 已经被开发为能够与世界互动并处理各种任务的智能体。随着 LLM 技术的持续进步，LLM 智能体有望成为人工智能的下一个突破，它们将在智能任务自动化和个性化的支持下，彻底改变我们未来的日常生活。在本课程中，我们将首先讨论 LLM 智能体所需的一些基本概念，包括 LLM 的基础、任务自动化所需的 LLM 必备能力以及智能体开发的基础设施。我们还将涵盖一些代表性的智能体应用，包括代码生成、机器人技术、网络自动化、医学应用和科学发现。同时，我们将讨论当前 LLM 智能体的局限性和潜在风险，并分享进一步改进的方向。具体来说，本课程将包括以下内容： * LLM 的基础 * 推理 * 规划、工具使用 * LLM 智能体基础设施 * 检索增强生成 * 代码生成、数据科学 * 多模态智能体、机器人技术 * 智能体应用的评估和基准测试 * 隐私、安全性与伦理 * 人机交互、个性化、对齐 * 多智能体协作

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