Chainfeeds Tóm tắt:

Delphi Digital đã thảo luận về các xu hướng và phát triển mới nhất trong lĩnh vực AI Agent, bao gồm các quan điểm chia sẻ từ các nhà sáng lập của các dự án hàng đầu như Nous, Myshell, Virtual. Nó tiết lộ cách các Agent vượt qua các giới hạn kỹ thuật hiện tại, dần dần có khả năng ghi nhớ và học hỏi xuyên suốt các bối cảnh, từ đó thúc đẩy ứng dụng rộng rãi hơn và sự lây lan như virus.

Nguồn:

https://x.com/starzqeth/thread/1863879127511834858

Tác giả:

starzq.eth

Quan điểm:

starzq.eth: karan4d của Nous đã đặt ra một câu hỏi rất thú vị "Agent cần gì thêm?". Câu trả lời của anh ấy là "những thứ mà con người có nhưng Agent hiện tại chưa có" - thư viện kỹ năng và bộ nhớ được chia sẻ (shared skill & memory library), ghi lại bộ nhớ của Agent ở mỗi nơi (Twitter, Discord, Minecraft...) để Agent có thể ghi nhớ kiến thức xuyên suốt các bối cảnh, thay vì lặp lại các hành động. Từ một góc độ khác, khi Agent có bộ nhớ, họ mới thực sự có được một bản sắc, chứ không chỉ là một con cá có bộ nhớ 3 giây. Việc kết nối kiến thức từ các bối cảnh khác nhau có thể ảnh hưởng đến diễn biến tiến hóa tiếp theo của Agent, và chúng ta mong đợi sản phẩm như Rivalz sẽ ra mắt. Tại sao (sau 2 năm ra mắt GPT 3.5) lại xuất hiện sự lây lan như virus của Agent bây giờ? Ethan đã đưa ra một số nhận xét sâu sắc: Thứ nhất, với sự phổ cập của Crypto, các nhà phát triển công nghệ và người dùng đã chấp nhận tiền điện tử nhiều hơn. Thứ hai, trước đây trong lĩnh vực AI công cộng, chủ yếu là các nhà phát triển mã nguồn mở tham gia, tương tác trên GitHub; bây giờ những người không phải kỹ thuật cũng có thể tham gia thông qua việc viết Prompt. Thứ ba, với sự xuất hiện của Token, đã hình thành một mạng lưới hợp tác rộng hơn: các influencer tham gia, họ hiểu rõ hơn về tâm lý thị trường và cách truyền bá; người dùng trước đây chỉ là người sử dụng, bây giờ trở thành nhà đầu tư và người tham gia. Nhìn nhận về AI Alignment như thế nào? Quan điểm của shaw từ ai16z rất "phi tập trung": không nên là sự căn chỉnh từ trên xuống như những công ty tập trung đang làm, mà nên là từ dưới lên, ngay từ ngày đầu tiên (Day1) AI Agent được phát hành trên mạng xã hội và tương tác với chúng ta, để Agent học hỏi và thích ứng với thế giới thực, đồng thời con người cung cấp phản hồi và hướng dẫn, cuối cùng đảm bảo Agent phù hợp với giá trị của con người. Anh ấy đưa ra ví dụ về blockchain, chẳng hạn Ethereum đã bị hack nhiều lần, nhưng mỗi lần sửa chữa lại càng vững chắc hơn.