AI 智能体是去年很火的一个话题，但是 AI 智能体到底有多大的潜力，很多人可能没有概念。 最近，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到，他们发现，基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。当然，基于 GPT-4 构建的智能体工作流效果更好。由此看来，AI 智能体工作流将在今年推动人工智能取得巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。这是一个值得所有人关注的趋势。
下一步是智能体？随着 ChatGPT、GPT-4、Sora 的陆续问世，人工智能的发展趋势引起了广泛关注，特别是 Sora 让生成式 AI 模型在多模态方面取得显著进展。人们不禁会问：人工智能领域下一个突破方向将会是什么？
本文探讨了新AI技术在业务流程重组中的作用和潜力。作者回顾了上一轮业务流程重组的历程与经验，并结合新AI的特点提出了一些启示，为新一轮业务流程重组提供了借鉴。
「从头开始构建GPT分词器」文字版来了。
去年 6 月，JetBrains 宣布所有基于 IntelliJ 的 IDE 和 .NET 工具都将集成一个新功能：AI 助手（AI Assistant）——该功能由 JetBrains AI 服务提供支持，可连接不同的大语言模型（LLM），并表示会将它整合到 IDE 的核心工作流中。
人工智能（下文将简称为AI）带来效率革命，无疑是自ChatGPT、或者说AIGC诞生以来，全世界对于这个行业的期许。如今越来越多的公司也开始尝试在工作流程中引入AI，并试图用AI来为业务赋能，哪怕是在传统印象里更强调人的游戏行业也不例外。
生成式AI为创始人提供了一个完全重塑工作流程的机会，并将催生一批新的公司，它们不仅仅是AI增强现有业务的公司，而且是完全AI原生公司。这些公司将利用我们现有的技术从零开始，围绕人工智能独有的生成、编辑和合成功能打造新产品。
YC昨天投的那家公司，VectorShift，是一家AI应用自动化构建平台。他们利用人工智能来搜索知识库、生成文档并部署聊天机器人和助手，以帮助任何组织构建企业级AI应用程序。
今天简单介绍下AI封神榜大片的工作流和用的AI工具。
随着 AI 技术自动化决策、自我学习等特点，其在用户体验设计领域的应用也越来越广泛，甚至有点超出我们的预期。本着 “ 拥抱新科技之主动探索总比自动淘汰好 ”（不是） 的中心思想，我们成立了 AIGC 课题小组，希望能够总结归纳出现阶段AI在UX设计中的应用情况，结合一些实际的工作流程，谈谈 AI 对于设计工作效率方面的影响。
