要点
- ChatGPT的成功引发了广泛的投资 AI 研究和整合，为该领域带来前所未有的机遇和进步。
- 使用向量数据库的语义搜索正在彻底改变搜索算法，利用词嵌入和语义来提供上下文更准确的结果。
- 的发展 AI 智能体和多智能体初创公司的目标是通过多个智能体之间的自我评估、纠正和协作来实现完全自治并解决当前的局限性。
ChatGPT的惊人成功迫使每家科技公司开始投资 AI 研究并找出如何将人工智能集成到他们的产品中。 这是我们从未见过的情况，然而，人工智能才刚刚开始。
但这不仅仅是幻想 AI 聊天机器人和文本到图像生成器。 有一些高度猜测但令人难以置信的令人印象深刻 AI 即将出现的工具。
使用矢量数据库进行语义搜索
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语义搜索查询正在进行测试，以便为人们提供更好的搜索结果。 搜索引擎目前使用以关键字为中心的算法向用户提供相关信息。 然而，过度依赖关键字会带来一些问题，例如上下文理解有限、营销人员利用搜索引擎优化以及由于难以表达复杂查询而导致搜索结果质量低下。
与传统的搜索算法不同，语义搜索在提供搜索结果之前使用词嵌入和语义映射来理解查询的上下文。 因此，语义搜索不是依赖一堆关键字，而是根据给定查询的语义或含义提供结果。
语义搜索的概念已经存在相当长一段时间了。 然而，由于语义搜索速度缓慢且占用大量资源，公司很难实现此类功能。
解决方案是绘制向量嵌入并将其存储在大型向量数据库中。 这样做可以大大降低计算能力要求，并通过将结果缩小到最相关的信息来加快搜索结果的速度。
Pinecone、Redis 和 Milvus 等大型科技公司和初创公司目前正在投资矢量数据库，为推荐系统、搜索引擎、内容管理系统和聊天机器人提供语义搜索功能。
民主化 AI
尽管不一定是技术进步，但几家大型科技公司对民主化感兴趣 AI。 无论好坏，开源 AI 目前正在对模型进行培训，并给予组织更宽松的使用和微调许可。
《华尔街日报》报道 Meta 正在购买 Nvidia H100 AI 加速器，旨在开发 AI 与竞争 OpenAI最近的 GPT-4型号。
目前还没有公开的法学硕士可以与以下课程的原始表现相媲美： GPT-4。 但随着 Meta 承诺推出具有更宽松许可的竞争产品，公司最终可以微调强大的法学硕士，而无需承担商业秘密和敏感数据被暴露和使用的风险。
AI 代理和多代理初创公司
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目前正在开发几个实验项目 AI 需要很少甚至不需要指令即可实现特定目标的智能体。 您可能还记得以下概念 AI 来自汽车的代理商GPT， 这 AI 自动化其操作的工具。
这个想法是让代理人通过不断的自我评估和自我纠正来获得完全的自主权。 实现自我反思和纠正的工作理念是Agent在每一步中不断提示自己需要做什么、如何做、犯了哪些错误以及可以改进哪些方面。
问题是当前使用的模型 AI 代理对语义的理解很少。 这会导致智能体产生幻觉并提示错误信息，从而导致他们陷入自我评估和纠正的无限循环中。
像 MetaGPT 多代理框架这样的项目旨在通过同时使用多个代理来解决问题 AI 减少这种幻觉的药物。 多代理框架的建立是为了模拟初创公司的运作方式。 该初创公司中的每个代理将被分配项目经理、项目设计师、程序员和测试员等职位。 通过将复杂的目标分解为较小的任务并将其委托给不同的人 AI 代理人，这些代理人更有可能实现其既定目标。
当然，这些框架还处于开发初期，还有许多问题需要解决。 但有了更强大的模型，效果更好 AI 基础设施建设，以及不断的研发，有效只是时间问题 AI 代理和多代理 AI 公司成为一件事。
塑造我们的未来 AI
大型企业和初创公司正在大力投资于研发 AI 及其基础设施。 所以，我们可以期待生成式的未来 AI 通过语义搜索更好地访问有用信息，完全自主 AI 代理商和 AI 公司，并免费提供高性能模型供公司和个人使用和微调。
虽然令人兴奋，但我们花时间考虑也很重要 AI 道德、用户隐私和负责任的开发 AI 系统和基础设施。 让我们记住，生成式的进化 AI 不仅仅是构建更智能的系统； 它还涉及重塑我们的思想并对我们使用技术的方式负责。
