利用LLMs ，将自动化流程和知识融入到工具中，这些工具不仅仅遵循命令，还可以推理、做出决策、采取行动，甚至随着时间的推移进行学习。...定义分步流程是大多数迭代发生的地方，定义关键任务是什么？可能会出现哪些边缘情况？有必须遵守的规则吗？ 提示：在复杂性和一致性之间找到平衡：流程越复杂或代理必须执行的任务越多，失败的可能性就越大。...以下是 Google Agents 中目标和指令的定义方式： 3、定义记忆 记忆可以让agent保持一致并学习。...4、配备知识 与员工需要访问手册或公司文档类似，客服人员需要常见问题解答或产品目录等知识才能提供准确的答复。 agent需要哪些知识来源？这些知识将如何保持最新？什么格式可以确保轻松检索。...例如，一个agent可能会收集数据，另一个agent可能会分析数据，第三个agent可能会生成解决方案，第四个agent可能会完善这些解决方案。
当然最终选择完全取决于您组织的具体需求和技术。 2. 制定行动手册和合规政策团队人员到位后，下一步就是制定策略和行动手册。...这里的目标是确保 IRT 和支持团队中的每个人都能有效识别攻击的警告信号以及他们需要如何应对。这些手册应明确列出常见攻击所需的补救或缓解步骤，以及何时升级以及向谁升级。...这是一个相当标准的勒索软件手册，大致是您在这个阶段应该了解的详细程度。3. 制定合规政策除了您的行动手册之外，您还应该制定合规政策。...在欧盟，支付勒索软件也是违法的，但在美国，这更像是一个灰色地带。当然，在我国我们可以放心的联系警察叔叔。这些可能是令人困惑和棘手的问题，这就是为什么在设计策略时与法律专业人士讨论这一问题如此重要 。...它有助于确保事件得到解决或缓解后可以快速收集文档。一般来说，安全分析师会有清晰的报告文档和模板可供使用。这确保了信息的记录和呈现方式能够清楚地证明合规性，同时向相关利益相关者提供正确的信息。
我们是否需要担心 Meta 已经建立了一个可以操纵人类以实现其统治世界目标的人工智能，正如我们的一位朋友发布的那样，也许这甚至是认真的？鉴于涉及欺骗策略，我们是否处于某种新兴的风险中？...这些决定中的每一个都取决于当前的比赛状态，Cicero 要考虑的因素包括之前的比赛和交流历史，以及其他玩家在当前行动中对它说的话。 在这种情况下，做出正确的决定可能会变得非常复杂。...有了这些精心设计的数据，系统需要学习语言中的信息在游戏行动方面的含义。例如，它需要学习 「你想在比利时支援荷兰吗？」这一连串的话语意味着在游戏过程中标记为「NTH S BEL」的行动。...如果 B 在某一时刻对 A 说「你上一回合对我撒谎了」，那么这表明 A 在上一回合对 B 的陈述不应该被注释为 A 的实际行动。 把这些能力集合在一起，结果是惊人的。...例如，人类玩家可能可以很好地应对另一个棋盘（例如 1400 年的欧洲地图），或是稍加修改的行动规则（例如部队可以通过空中旅行而不仅仅是陆地或海上）。
在迁移学习中，我们首先在基础数据集和任务上训练一个基础网络，然后将学习到的特征重新调整或者转移到第二个目标网络上以训练目标数据集和任务。...以这种形式用于深度学习的迁移学习被称为归纳迁移（inductive transfer）。这就是通过使用适合于不同但相关任务的模型，使可能模型的范围（模型偏差）以有利的方式缩小。 ?...接下来，你必须为这个第一项任务开发一个熟练的模型。该模型必须比原始模型更好，以确保已经执行了一些特征学习。 3. 重（chong）用模型。然后可以将适合于源任务的模型用作第二任务的模型的起点。...为此次竞赛开发模型的研究机构经常发布最终的模型，并允许重复使用。这些模型可能需要几天或几周才能在现代硬件上进行训练。 这些模型可以下载，并直接合并到需要图像数据作为输入的新模型中。...这种类型的两个例子包括： Google的word2vec模型 斯坦福的Glove模型 这些分布式单词表示模型可以被下载并且被合并到深度学习语言模型中，或者作为输入的单词的解释或者作为模型输出的单词的生成
另一方面，人是会变的，一个曾经非常喜欢玩游戏的人可能某一天就不喜欢玩游戏了，但他对游戏的洞察力和经验仍然可以支持他继续做好一款游戏。...一起设计 在设计过程中让整个团队都参与进来，你可以获得很多角度很多想法，你的团队的每一个人也感到他们是设计的一部分。...这种方式更清晰，而且把想法和人分离来来更容易客观地评价这些想法。另一个技巧是用「如果我们选择 B 而不是 A 会怎么样」这种疑问句的方式代替「我喜欢 B，不喜欢 A」这样的判断。...故事并不是作家一个人的，设计、艺术、技术甚至玩家反馈都可以提供有趣的故事，把这些集成为一本故事圣经吧。这部分文档可以和「故事概览」合并更新。 脚本。...由作家完成的对话旁白脚本，设计师需要审阅这些内容，以确认没有和游戏规则不符合的地方。 游戏教程、手册。这部分最好由设计师负责。这部分必须测试，以确保玩家理解的规则和设计师想的一样。
这个深度学习Transformer模型被描述为一个 「通用智能体」，并声称可以执行604项不同的、多领域一般任务，这些任务具有不同的模式、观察和行动规范。...Gato可以使用一组具有相同权重的单一神经网络，在广泛的环境中感知不同的体现并采取行动。Gato在604个不同的任务上接受了训练，这些任务具有不同的模式、观察和行动规范。...「强人工智能」，或者说是AGI，是人工智能光谱的另一端。 它可以使一个单一的人工智能系统，也可能是一组彼此互联的系统，可以应用于任何任务或问题。...与狭义的人工智能算法不同，通用人工智能获得的知识可以在系统组件之间共享和保留。 在一个AGI模型中，能够在围棋中击败世界顶尖高手的算法，将能够学习国际象棋或任何其他游戏，还能完成其他额外任务。...AGI被设想为一个通用化的智能系统，可以像人类一样行动和思考。
开发分支：不对外发布，可以由其他分支合并而来；针对迭代任务开发的分支，日常开发原则上都在此分支上面，迭代完成后合并到 release 分支； 特性分支：不直接打版，可以由开发分支合并而来；新功能稳定后合并到开发分支...根据特性和团队的实际情况，还可以进一步细分为两种情况： 每条特性分支以特性编号或需求编号命名，在这条分支上，只完成一个功能的开发； 以开发模块为单位，拉出一条长线的特性分支，并在这条分支上进行开发协作。...不过，我们可以通过发起 Merge Request 的方式把特性分支合入到发布分支 。借助 Merge Request，我们可以完成 sonar 静态检查、代码 review 等质量管理的活动。...不同分支可能会修改相同文件，集成时很可能出现代码冲突。 A、B两个分支先后合入到集成分支，B合入后导致A分支对应的功能发生故障。...A 合入到集成分支后可能需要一套测试环境；B 合入到集成分支后也可能再需要一套测试环境。多特性分支分别合入集成分支所需的测试环境也多。
该框架共确定了 12 个与网络安全相关的角色，探索了与这些配置文件中的每一个相关的相关责任、技能、协同作用和相互依赖性，该框架还支持网络安全相关培训计划的设计。...在用户手册的支持下——作为基于示例和用例的实用指南——框架打开了一个窗口，展示了它的不同使用方式。该框架的主要目的是建设一支熟练的网络安全工作队伍。...合规保障人负责准备合规指南与合规报告。合规指南是指能够全面说明机构合规义务的手册，内容包括了法律、法规、政策或标准。合规报告则是对当前机构架构、行为是否合规的说明。...（ISC）2 CISSP CBK中的一些内容可以定位部分ECSF职位的内容。这些职位包括：首席信息安全官、网络事件响应者、合规保障人、网络威胁情报专家、网络安全架构师以及网络安全审计师。...成果 合规手册/合规报告 主要任务 · 保证机构行为合法，识别并记录不合法指出· 进行隐私影响评估· 确保数据所有者、处理者与机构外部伙伴知晓其数据保护义务· 充当关键联系人，处理有关数据的投诉· 协助设计
以「我把碗放好了」为例：如果任务是清洗，智能体应该继续进行下一个清洗步骤；而如果是晚餐服务，智能体应该去取碗。当语言不涉及任务时，它只与智能体应该采取的最优行动弱相关。...在 Messenger 基准测试中，Dynalang 可以阅读游戏手册来应对最具挑战性的游戏阶段，优于特定任务的架构。...直观来说，这类似于人类在现实世界中接收输入的方式 —— 作为一个单一的多模态流，人需要时间来聆听语言。将所有内容建模为一个序列使得模型可以像语言模型一样在文本数据上进行预训练，并提高强化学习的性能。...HomeGrid 中的提示模拟了智能体可能从人类那里学到或从文本中获取的知识，提供了对解决任务有帮助但不是必需的信息： 未来观察：描述了智能体未来可能观察到的情况，比如「盘子在厨房里」。...智能体必须对描述每个任务动态的文本手册进行推理，并将其与环境中实体的观察结果结合起来，以确定哪些实体应该接收消息，哪些应该避免。
翻译 | 刘畅 迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。 这在深度学习中是一种常见的方法。...接下来，你必须为这个第一项任务开发一个熟练的模型。该模型必须比原始模型更好，以确保一些特征学习已经发挥了其作用。 重用模型。然后可以将适合元任务的模型用作感兴趣的另一个任务模型的起点。...它可能是一个以照片或视频数据作为输入的预测任务。 对于这些类型的问题，通常会使用预先训练好的深度学习模型来处理大型的和具有挑战性的图像分类任务，例如ImageNet 1000级照片分类竞赛。...可以直接下载这些模型，并将其合并到以自己图像数据作为输入的新模型中。...这种类型的两个例子包括： 谷歌的word2vec模型 斯坦福的GloVe模型 可以下载这些分布式单词表示的模型并将其合并到深度学习语言模型中，以输入单词的解释或者作为从模型输出单词的生成这两种形式。
这可以用来执行推理即查找模型生成某些文本的可能性，或者用来生成文本，像 ChatGPT 这样的 LLM 使用这些文本与人进行对话。...它包括给 LLM 提供一个或多个例子，说明如何通过语言推理解决问题，然后给它一个不同的问题，以这种方式解决。...，这样Agent就可以学习以这种方式编写任务，然后输出解析器就可以轻松地提取查询。...它还需要某种记忆，或者从它的经历中学习的能力，具有常识性知识的机器人，只要能够解决诸如推理错误和幻觉之类的问题，就可能对我们有很大的帮助。 BTW，拥有了大模型就可以拥有好的产品么？...产品经理的贡献往往仍然是不可或缺的，以智能语音产品为例， 你可能需要这样的一本案头手册（笔者的最新译作），帮助自己更好的完成产品设计。
自动生成的 Summary 能够提高效率，但可能存在可以存在准确性和重要性的问题。 在实际业务场景应用中，可以根据任务的具体情况来选择 Summary 的编写方式。...3、Plan：在此子步骤中，要求提出一个行动计划或策略，用于解决给定的情境或问题。这可以是一系列步骤、建议或指南，以实现特定的目标。...5、Speak：在此子步骤中，要求提出一个具体的行动或建议，以应对给定的情境。这可能是一个具体的建议、指令或行动的描述。 6、Action：在这一步骤中，要求明确描述执行行动的细节和步骤。...这可以包括所需的资源、时间安排和实施方式。 以上这些步骤构成了推理和行动（ReACT）提示格式，旨在引导生成模型在给定情境下提供连贯、有条理且可执行的回答。...Auto-GPT 自治循环周期 Step 5 此处，可能有朋友会问，为什么一定要 Vector Database ？其他的数据库不可以吗？
在这些行动中，美军每年花费约10亿美元（约合今天的73亿美元），每摧毁越方一辆卡车需花费10万美元（约合今天的73万美元），然而这些并未有效阻止越北势力的渗透。...但是，一台能够在战场上运动甚至战斗的机器必须拥有足够的智能来执行任务，不够智能的无人机无法在战斗中长期存活；更糟糕的是，一个无知的持枪机器人很可能酿成一场事故。...所有的这些都要求人工智能赋予机器必要的技能，包括一些简单技能——感知和导航，以及其它更高级的技能，例如与其他军事人员进行合作。 结合了这些能力的智能机器可以完成个人无法完成的任务。...在传统的战争中，通常需要花费半天或一天的时间查看相关的地图和图表来处理这些数据。算法所需要的数据既来自于书本或手册，如坦克在不同海拔高度的行驶速度，也包括对经验丰富的指挥官的采访。...他举了这样一个例子：AI可能会建议资助Baku的一场歌剧以应对俄罗斯对摩尔多瓦的军事入侵—这是一种超现实的策略，很容易迷惑己方军队，更不要说敌人了。
强化学习简介 强化学习是机器学习的一个分支，涉及智能体（agent）如何在一个环境中采取行动，从而最大化某种长期的累积奖励。 1.1 什么是强化学习？...强化学习的核心思想是：一个智能体在一个环境中采取行动，每个行动会导致环境的某种反馈（通常是奖励或惩罚）。智能体的目标是学习一个策略，该策略指定在每个状态下应该采取什么行动，从而最大化未来的累积奖励。...传统的监督学习方法可能在这些任务上遇到挑战，而强化学习提供了一个自然的框架，使得模型可以在任务中进行探索，并从延迟的反馈中学习。 例子：考虑对话系统，其中机器需要生成一系列的回复来维持与用户的对话。...在这里，强化学习可以帮助模型学习如何根据上下文生成有意义的回复，并在多轮对话中实现任务的目标。 例子：一个用户向餐厅预订系统询问：“你们有素食菜单吗？”...“The cat sat on the mat”可能有多种合理的法语译文。强化学习可以帮助模型探索这些可能的译文，并根据外部评估器的反馈来优化输出。
换句话说，如果一个实体不能通过观察其行为而与另一种智能实体区分开来，那么它就是智能的。图灵将这套行为限制在会话中，这样询问者就不会基于表象做出决定。 问题在于：是否像人一样意味着拥有智能吗？...房间里有一个很大的手册，房间里的人可以从中找到详细的说明，以回应她从外部收到的笔记。 塞尔认为，房间外的人觉得他正在和另一个说中文的人交谈，但房间里的人根本不懂中文。...同理，将他的论点延伸到机器上，即使机器以智能的方式运行，即通过图灵测试，也并不表明它是智能的，或者它具有人类所具有的“意识”。“聪明”一词也可以用“意识”一词来代替，并可以作出类似的论点。...关键术语： 通用AI和窄AI 在阅读新闻时，你可能会看到术语“General ”和“narrow ”AI。这些是什么意思？窄AI是指处理某项任务的AI。...从左到右：B、C、A、E、D 练习三答案： 思考以下示例任务。确定哪些包含ai相关的领域。选择所有符合条件的。（提示：机器学习几乎总是包含某种统计数据。
为达到这一目标， 你必须能够将此认知以项目团队可理解的方式传达给他们，并领导他们朝这个方向努力。...有人散布了谣言吗？ 是不是有些信息没能传达到那些需要它们的人手里？ 找到这些问题的根源， 有助于你为下一个项目做出更周全的准备。 从错误和失败中尽可能地学到东西。 不要让负面的经历再次发生。...准备好回答别人问你发生了什么事的问题。 不要责怪那个人。 以适当的方式处理事实。 对于个人问题， 要私下解决。...4.2.3 领导者要确保事情不跑题 要维护继续前行的动力，就非常有必要区分哪些事情需要做出行动，哪些事情可以忽略不管。 请考虑下列问题： 分神去干这件事会影响项目的交付日期吗？...5.5 政治策略 有各种各样的办法在政治上行之有效，只要采取某种策略，并在适当时候运用它。 在某种意义上， 你可以认为这些策略就是政治设计模式。 帮助别人达成其目标。 学会享受过程而不是目标。
这与系统的初始变化有何关系？ 然后，我们查看一下我们创建的指标、仪表板和数据，以基于数据源对问题进行某种理解。是否不止一个系统表现相同？影响两个系统的服务之一是否存在依赖性？...今天有很多工具，从 Jenkins 到 ArgoCD，云提供商的专有工具，甚至更多的 kubectl 来采取这些行动和措施。...根据公司的技术堆栈和可能的根本原因，应使用定制的运行手册来管理任何给定的事件，并针对每种警报提供具体的任务和操作。...团队中的每一位工程师，无论是高级还是初级，都可以利用这一份友好的运行手册来实时排除故障。...一旦我们弄清楚了上述所有内容，我们就可以开始考虑如何自动化和协调这些事件，并尽可能接近传说中的“自我修复”系统。 这一步的特点是通过不断将系统推向极限，从而创建更具弹性和适应变化的系统的工具。
在这样的问题设置下，接下来的所有更改仅应用于观测和行动。值得注意的是，并非所有以往方法中的智能体策略都能以这种方式表示。...例如上表中，基于搜索的算法需要一个顶层控制程序来选择行动并触发回溯；带有评估器、反思或记忆模块的方法也需要一个管理中心来在主 LLM 和这些辅助模块或其他角色扮演 LLM 之间切换。...整个框架通过一套适用于所有标记语言的通用规则来格式化网页，无需依赖测试基准中的任务相关信息。 网络智能体的行动空间规定了可以用来与网络环境交互的有效命令。...为此，该团队提出了对应的解决方法。第一个问题可以通过简单地移除或合并操作来解决（如上图中的步骤 1 和 2）。对于第二个问题，过去的研究通常依赖人工制定规则或任务技巧，但这些方法难以泛化。...因此，此时的目标是优化这些表示方式，使得单页内容对 LLMs 更加简洁易读。 将观测历史作为输入，对于执行长程任务至关重要。因为一些关键信息可能不会显示在当前页面上。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；比如通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。...分类问题的输出可以多于两个，比如在该例子中可以有{0,1,2,3}四种输出，分别对应{良性, 第一类肿瘤, 第二类肿瘤, 第三类肿瘤}。...无监督学习 无监督学习，通俗的来说，就是给你一组数据，然后不告诉你有关数据的任何正确答案。然后问你：“你能在这些数据中找到一些有趣的结构吗？” 这就是无监督学习问题。...强化学习（reinforcement learning） 强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习...由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
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