2022年11月，OpenAI公司推出大型语言对话模型ChatGPT，发布仅短短5天，注册用 户数就超过100万。2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，一度成为史上增长最快的消费者应用。ChatGPT具有自 然语言处理能力强、上下文理解能力强、多轮对话能力强等特征，被视为强人工智能时代的里程碑。从GPT-4到GPT-4o再到o1-preview，GPT快速迭代。继 ChatGPT

在 [1701.06538] Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer 中，作者（也包括大名鼎鼎的 Geoffrey Hinton 和 Jeff Dean）将 MoE 引入到 LSTM 模型中，并提出了稀疏 MoE（Sparse MoE）的概念。在 Sparse MoE 中可以包含

就在最近不久，AI Agent技术的发展速度让人瞠目结舌。对于初创公司来说，这既是一场不可错过的技术浪潮，也是一个需要小心应对的挑战。那么，如何在这个领域找到属于自己的机会？在AI Agent的世界里，做得越“窄”，可能反而越容易成功。什么意思呢？简单来说，选择一个痛点特别明显的行业，比如医疗诊断、供应链管理、或者法律文书处理，然后针对这些领域开发“AI Agent+”的解决方案。比如说，医疗行业

AI Agent，即人工智能代理，一般直接叫做智能体。它是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。这些系统能够执行被动的任务，也能够主动寻找解决问题的方法，适应环境的变化，并在没有人类直接干预的情况下做出决策。例如，一个自动驾驶Agent:可以感知周围的交通情况、道路状况等信息，这就是感知环境根据感知的信息制订下一步的行动计划。例如，决定是否加速、减速、转弯等，这就是做出决策根据决策控制汽车的

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮，2023年可以被称为AI元年，AI大模型以一种野蛮的方式，闯入你我的生活之中。从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，AI所展现出来的能力，超出了多数人的预料，让不少人惊呼：“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。

企业有场景，有验证，再赋能，都是很顺的，自用降本增效，赋能开辟新的产品线。

众所周知，大型语言模型 （LLM） 在固定数据集上运行，其知识在上次训练更新时被冻结。ChatGPT 的普通用户可能会认识到众所周知的限制：“截至 2021 年 9 月的训练数据”。这种限制可能导致不准确或过时的响应，因为这些模型会“幻觉”信息。在不进行再培训或微调的情况下，用新信息更新它们或增强上下文理解在资源和人力方面都可能具有挑战性。

Goose是一个开源AI开发Agent，允许用户通过创建工具包来扩展其功能，适应特定的开发工作流。用户可以自定义工具包，如待办事项列表管理器，并与GitHub CLI等工具集成。Goose社区鼓励开发者贡献代码和内容，共同推动AI Agent的发展。

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了**信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）**的人工智能技术。RAG是生成式AI领域的重大进展，它通过整合外部知识源来增强传统的大语言模型 (LLM)。这种方法拓宽了人工智能的视野，使其能够访问和利用除初始训练数据之外的大量信息。可以将 RAG 想象为一位学者，除了拥有自己

有时候，ChatGPT 的回答可能会很长或很复杂，让人难以理解。通过总结这些回答，你可以提炼出关键细节，使其更容易理解。这样，你可以更好地利用 AI，而不会被大量信息淹没。你还可以用它来总结长篇文件或文章。例如：请用 5 个要点总结这篇文章：[链接到网页]