随着大语言模型（LLMs）在处理复杂任务中的广泛应用，高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令，模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而，获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此，如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据，成为了当前亟需解决的核心挑战。
彭博今天消息，OpenAI 正准备推出一款代号为“Operator”的全新AI Agent产品，可以自动执行各种复杂操作，包括编写代码、预订旅行、自动电商购物等。
手机厂商VS超级APP，巨头逐鹿AI时代
大模型的下一个风口，就在眼前了：使用百度文心智能体，有人的单次转化最高收入已经达到10万元！无论是9岁小学生，38岁失业打工人，还是51岁退休阿姨，都能轻松玩转。文心智能体，将为千行百业注入AI新动力。
强化学习中的核心概念是智能体（Agent）和环境（Environment）之间的交互。智能体通过观察环境的状态，选择动作来改变环境，环境根据动作反馈出奖励和新的状态。
第一波下场做智能体的创作者们，已经赚到钱了。 经过我们的采访调查发现，这些创作者的收入主要来源于四部分，知识付费、定制开发、比赛奖金、模板分成，场景以私域营销，自媒体运营为主，收入在 1w 至 100w 不等。
在万圣节的前一晚上10月30日，一位运营朋友跟我说了个点子万圣节头像生成器，然后大概给我分析了下整体思路，于是我用扣子Coze平台（coze.cn）搭建了一个AI智能体整个过程花了一个小时就搞定了！我一键部署到了我的AI小程序上，第二天随便发了下小程序访问页面数据直接增长1000%，接下来我来拆解下这个全过程。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
为提高生产力、优化流程和创造更加安全的空间，埃森哲、戴尔科技和联想等公司正在使用全新 NVIDIA AI Blueprint 开发视觉 AI 智能体。
纳尼？AI Agent容易受到弹幕影响！ 甚至比人类更容易。
