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"青柠影院免费版在线观看",　　金融行业也希望能出现有亮点、有价值的爆款应用，但现在还面临大模型能力、算力和安全合规等问题。　　今年的政府工作报告中，加快发展新质生产力被列为2024年的首项政府工作任务。　　3月28日，在中国计算机学会（CCF）数字金融分会、重庆市大数据应用发展管理局、上海金融与发展实验室指导下，马上消费金融等共同举办的“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛”上，围绕“大模型与金融新质生产力发展”，多位嘉宾阐述了自己的观点。　　重质重新，更重生产力发展　　所谓新质生产力，即有别于传统生产力的新型生产力，是以科技创新为主的生产力，是摆脱传统增长路径、符合高质量发展要求的新型生产力。　　欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示，“新质生产力”最重要的是在“质”而不是“量”。人工智能在“质”上区别于过去，它需要使产品或从事的事情与众不同，有了新的动力，这是“因质而新，因新生变”。　　科技部战略研究院、科技与经济社会发展研究所所长陈志说：“我对新质生产力的理解可以总结为‘一三二’。一是‘一条主线’，即我们的最终目标是要发展，解决中国现阶段的安全、发展方面的问题；三是‘三个层次’，要从微观、中观和宏观这三个层面来理解，抓工作来看，最核心的是中观的产业怎么发展、微观的企业怎么实现技术转型升级；二是‘两个重点’，要从实现‘未来的产业’过渡到实现‘中国产业的未来’，需要通过人工智能孕育一些新的增长点，也要用人工智能去赋能所谓的‘传统产业’，这些是一定要考虑的。”　　通用和垂直模型并存　　新质生产力具有高科技、高效能、高质量的特征，人工智能在其中的作用当仁不让。当前，国外大模型技术日新月异，国内AI及大模型的发展方向在哪？　　有观点认为，“现在国内有200多个大模型，就好像200多把锤子，但找不到适配的钉子”，缺标杆应用是一大问题。　　人工智能负责人徐崚峰表示，2023年是中国大模型的元年，用“百模大战”形容并不为过，但企业最终还是希望能够有产出，在实际场景中产生价值，所以今年应该是“场景为王”的一年，很多科技公司甚至底层大模型厂商都在花大量精力研究大模型应用的场景。　　徐崚峰强调，底层大模型未来一定会大浪淘沙，可能有几家或十多家活下来，应用方面也会更加聚焦。　　星展银行中国有限公司首席信息官宫霄峻指出，国内大模型起步稍晚，但未来的机会仍然很多，主要集中在三方面：数据积累、经验总结和算力提升。“大模型想要做好，数据积累需要很多人、很多场景去对大模型完成培训，显然我们有足够的基础数据完成这一使命；在模型的运用上，我们可以看到国外很多早期实践遇到的问题，可以对经验教训进行总结；我们还需要花一定时间，在算力上完成突破，并通过云计算等方式弥补这一能力。”他称。　　事实上，在SORA这样的模型出现后，多模态大模型的发展已成为不可避免的趋势。结合国内现实情况来看，“通用和垂直模型并存”在中长期将成为重要趋势。　　陈志称，从目前人工智能渗透的领域来看，还都是偏向于产业里软性的部分（比如服务业），或者工业里软性的部分（比如研发和设计），针对长尾场景特别是工业数据的处理是相对困难的。他预言，在toC阶段，大模型或人工智能需要一个类似于iPhone这样的时刻，需要一个核心终端和衣、食、住、行产生关联，如果做不到这一点，人工智能可能仍会处于潜伏期或者低潮期。　　锁定应用领域　　无论大模型技术发展到何种程度，如果无法进入具体应用的领域或产业，就只是停留在表面。　　孙茂松表示，大模型的特点，一是生成能力特别强，另一个是具备幻觉。如何把大模型用顺？用他的话来理解，“离诗人越近，用得越顺；离工程师越近，用得就越有挑战。”　　孙茂松进一步解释，因为大模型的长处是可以启发人，人在此基础上再去做一些调整，这会大大提高生产效率和质量。但如果事情是一锤子买卖，大模型做了就是最终结果，不允许人去反应，这就会带来一系列挑战。　　徐崚峰表示，金融行业也希望出现有亮点、有价值的爆款应用，但现在还面临大模型能力、算力和安全合规等问题。金融行业大模型应用通常包含文字问答和数据问答两个方面，其中数据问答是很难去校验的；算力方面，很多证券公司缺乏足够算力，导致一些工作无法推进；另外，国内很多公司都在用私有云，但会面临算力成本高、模型成本高，以及高性能GPU缺乏等问题，将数据放在公有云又会产生合规性问题，如何在保障数据合规前提下，充分融合私有云和公有云能力，是一个亟需解决的问题。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"青柠影院免费版在线观看",【TechWeb】3月29日消息，昆仑万维2050全球研究院、新加坡南洋理工大学、苏黎世联邦理工学院研究团队联手开源了数字智能体全流程研发工具包AgentStudio，旨在为研究人员和开发者提供一个覆盖智能体完整开发流程的综合性平台，让开发者们能够轻松--**--【TechWeb】3月29日消息，昆仑万维2050全球研究院、新加坡南洋理工大学、苏黎世联邦理工学院研究团队联手开源了数字智能体全流程研发工具包AgentStudio，旨在为研究人员和开发者提供一个覆盖智能体完整开发流程的综合性平台，让开发者们能够轻松、高效、灵活地构建专属数字智能体。AgentStudio所提供的工具涵盖数字智能体开发的全部流程，包括智能体观察与动作空间、跨平台的在线环境支持、交互式数据收集与评估、可扩展的任务套件、以及相应的图形界面。此外，研究团队还评估了多个多模态大模型完成数字世界任务的能力。AgentStudio是一个完全免费的开源项目，项目团队希望通过这一开源努力，与人工智能社区携手加速智能体技术发展，促进前沿知识共享与合作。目前，AgentStudio相关论文、代码、数据、文档已全部公开。（链接在文末）AgentStudio工具包的开发，正是基于当前人工智能领域对高效、可扩展智能体开发工具的迫切需求。该工具包不仅包括了智能体观察与动作空间的定义工具，还提供了跨平台的在线环境支持，使得开发者可以在不同的平台和设备上进行智能体的开发与测试。此外，AgentStudio还支持交互式数据收集与评估，以及可扩展的任务套件，极大地增强了其实用性和灵活性。?图注：AgentStudio架构及环境介绍目前，全球有多种数字智能体开发工具包，支持不同的开发环境和应用领域。与现有工具相比，AgentStudio的主要优势在于：可复现、多模态、跨平台的在线环境：AgentStudio支持通过Docker、VNC、FastAPI以及虚拟机等方式便捷地连接包括Windows、MacOS、Linux等各种操作系统与设备，相比现有环境更加注重真实落地场景。统一的标准化的输入输出：为了支持智能体和尽可能多地各种软件进行交互，AgentStudio采用了最为通用的输入输出方式，既支持像人一样通过观察电脑屏幕的图像作为输入，操作键盘鼠标和命令行作为输出，也支持进行函数调用和使用API，达到通用计算机控制。全面、可扩展、可组合的任务集：AgentStudio包含了在十余个应用上用于全面评估AI智能体完成指令的能力，全方位覆盖各种应用软件，如文档操作、邮件处理、日历使用、音乐播放、视频编辑器、代码编辑器等，涵盖复杂真实应用场景，同时包含了范围从单个底层操作到跨任务的组合性任务的不同难度的多级任务。AgentStudio基于该任务集，公开了相应的leaderboard。完整的智能体数据收集与评估代码：AgentStudio的功能不仅包含了对智能体能力的评估，而且包含了完整开源的数据集收集代码，可用于人工标注数据集，也可用于智能体自行收集经验。关注工具创造与使用：在开放域中的工具创造与使用是AI智能体的核心能力之一。以电脑为例，AgentStudio为智能体提供了最通用的三类工具：键盘、鼠标、与命令行，同时支持智能体进一步在交互过程中自行创造并复用新的工具，如用于创建、修改日历的工具集，实现智能体的不断自我提升。交互式可视化界面:AgentStudio提供用户友好的轻量化GUI界面，帮助用户方便快捷地一键自动化创建任务并搜集数据。以下流程图将直观呈现使用AgentStudio创建任务并收集数据的过程。通过AgentStudio提供的用户友好的界面，用户可以实现跨平台的人工演示的录制，包括输入任务指令、通过交互界面得到坐标、编辑和运行代码、记录智能体轨迹等一系列功能，这些大幅简化了大规模数据收集的难度，为下一代智能体数据规模化提供了基础。?使用AgentStudio创建任务并收集数据以及与环境交互的过程除了搭建工具包外，研究团队还评估了多个多模态大模型完成数字世界任务的能力。为了全面评估智能体的能力，AgentStudio的结果从多个维度入手：图形界面grounding数据集：任务仅包含单步动作，指令为不需要规划的底层操作，主要关注智能体和图形界面交互的能力；日常任务与组合性任务集：任务完成调用复杂API，或需要多步动作、并常常需要跨软件交互。该任务集用于衡量智能体完成日常任务、以及进行复杂动作规划的能力。AgentStudio的评测结果还进一步分析了现有多模态模型在图形界面grounding数据集表现不佳的可能原因和相应的改进方法，并衡量了模型自我评估的能力，这些都对智能体的自我提升和真实落地至关重要。根据评测结果，研究团队在论文中还讨论了若干有前景的研究方向，包括更通用的图形界面grounding模型和算法、从视频演示中学习等。从环境到智能体，从数据到评估，AgentStudio提供了一套完整的解决方案覆盖了构建智能体的全过程，将极大地加速了智能体的发展。AgentStudio的建立在研究团队对智能体、工具调用、代码解释器的深入理解与积累之上。目前，研究人员已经开源了所有结果，包括环境的实现、智能体数据集、算法实现等，希望帮助人工智能社区搭建更多能够完成复杂任务的AI智能体。欢迎感兴趣的研究与开发者们下载使用，并关注AgentStudio团队其他相关项目。附：论文标题：《AgentStudio:AToolkitforBuildingGeneralVirtualAgents》论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.17918项目主页与文档：https://skyworkai.github.io/agent-studio/开源代码：https://github.com/SkyworkAI/agent-studioLeaderboard：https://huggingface.co/spaces/Skywork/agent-studio-leaderboard

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作者：文秦亿

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