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LLM Agent:斯坦福大学和 OpenAI 编写 Intelligent Shield 智能盾牌
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=3xmn5JWBjiw&list=PLgy71-0-2-F1oNa4fKRk7WOfZefSG3QAm&index=13) 几个月前,斯坦福大学和OpenAI提出了智能盾牌(Intelligent Shield)的概念:一种通过脚手架代码对象(控制逻辑、推理、任务分解、代码改进、DSPy、TextGrad、网络安全)实现自我改进的AI。这个想法已经有一段时间了——在今天的AI视频中绝对可以看到!将其与OpenAI的最新代码实现结合,你就会明白。再加上斯坦福的DSPy和新发布的TextGrad代码实现。 这还不是一个完全递归的自我改进AI?看看我关于哥德尔AI代理的视频,了解一下入门知识。微笑一下。 自学优化器(STOP)框架 提出了一个通过大语言模型(LLMs)如GPT-4进行代码生成递归自我改进的全新方法。STOP不是通过改变LLM的参数来实现,而是通过增强脚手架程序——一个结构化的过程,它利用LLM作为问题解决引擎,反复自我改进。这个过程从种子改进器开始,种子改进器生成多个潜在的解决方案,并通过效用函数评估这些解决方案,经过多次迭代,递归地优化解决方案及其脚手架逻辑。STOP结合了多种元启发式方法,如束搜索、遗传算法和模拟退火,以更有效地探索解空间,在探索和利用之间取得平衡,避免局部最优。所有这些改进都是在不修改核心LLM的情况下实现的,确保了系统的计算效率和模块化,同时具备了在不同任务中适应和泛化的能力。 该框架的最大创新在于它如何使用LLM来递归优化脚手架程序本身,而不仅仅是输出解决方案。这使得策略在迭代过程中可以动态调整,从而提高下游任务的表现,正如在学习带噪声的奇偶性(LPN)任务中所展示的那样。此外,STOP的模块化确保了LLM可以在不同任务中复用,而脚手架则通过引导式随机搜索技术和评估指标逐步提高输出质量。通过整合这些方法,STOP推动了AI驱动优化领域的进步,展示了如何在受控的递归框架中利用大语言模型进行元层自我优化,为更复杂、任务特定的AI代理铺平了道路。 不错的论文,@OpenAI 视频内容时间轴: 00:00 智能盾牌的概念介绍 06:10 与传统提示工程的对比 06:48 OpenAI的META-PROMPT解释 12:19 DSPy和TextGrad 14:54 智能盾牌的LLM实现 16:30 OpenAI的新SWARM多代理代码 19:45 智能盾牌内部解析(代码) 30:32 斯坦福关于使用GPT-4构建脚手架系统 32:43 自我改进策略的解释 40:14 斯坦福和OpenAI未展示的内容 46:28 当前的局限性 49:01 总结 所有版权归作者所有: 预印本论文: 自学优化器(STOP):递归自我改进的代码生成 https://arxiv.org/pdf/2310.02304 (我使用的是第3版——2024年8月16日发布) #airesearch #stanford #aiagents #harvarduniversity
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