EP 36. 对话Google Deepmind, Nvidia研究员：生成式Agents与开源LLM的应用、挑战与未来

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本章讨论了大语言模型的采样工作，包括拉直栏规制模型、Speculative Decoding等方法，以提高模型的采样效率。另外，还介绍了虚拟小镇中的智能体演化和社交群体形成的可能性。在游戏和机器人中，大模型的作用至关重要，但数据采集和控制机器人等问题仍然面临挑战。此外，语音助手和AI模型在客户服务和应用场景中的应用也被讨论，强调了评估和调试的重要性。另外，AI在游戏中的应用也被提及，虽然NPC的应用仍处于起步阶段。在GPT模型的讨论中，作者指出了现有模型的不足和对未来版本的期望，同时也讨论了模型的自我调试和幻觉问题。最后，还探讨了人机交互技术和编写代码的能力，以及通用模型和领域特定模型的利弊。反常识观点 1. 机器人的数据采集困难：文中提到控制机器人的数据无法在互联网上获得，目前使用模拟器和机器人两种方法进行数据采集，但每种方法都有各自的利弊。这与普遍认为互联网上可以获得丰富的数据不同。 2. 模型幻觉可能是模型本身架构特性导致的：文中提到有人认为模型的幻觉问题是由于大模型本身架构特性导致的，这与普遍认为模型幻觉与训练数据和调整有关的观点不同。 3. 开源模型在大远模型和模型算力上的劣势：文中提到由于算力的限制，开源模型在模型性能和应用能力上劣于大远模型，这与普遍认为开源模型具有灵活性和多样性的观点不同。

Takeaways

Outlines

Q & A

Preview

How to Get Rich: Every EpisodeNaval