发布时间：2024-11-18 12:24:12 来源：米乐m6米乐平台 作者：M6米乐最新下载地址
在最近的红杉 AI 峰会上，吴恩达教授深入剖析了 Agent Workflow 及其与大语言模型（LLM）结合的潜力。他提出，通过智能代理自动化任务，不仅能优化工作流程，还能显著提升工作效率和精确度。LLM 技术的进步使得我们能够培养出理解复杂指令、处理庞大数据并迅速反应的智能代理，这标志着工作方式的重大转变。
ChatGPT 等 LLM 作为 AI 研究的新浪潮，正在重塑技术创新的边界。在这场 AI 2.0 时代的竞赛中，先行者有机会成为行业的领头羊。这些技术的快速发展预示着 AI 应用的新时代，为企业带来前所未有的机遇。吴恩达教授的见解不仅为我们描绘了智能代理的未来蓝图，也为 AI 领域的探索者和实践者指明了方向。
百度文心一言、华为盘古、阿里通义千问、字节火山方舟...... 无论对于哪家公司来说，这场竞赛的目标都是一致的：让模型有用，让成本下降，让 AI 成为盈利的起点。我们在今年早些时候，也开始从各 Team 中抽调出一部分人。组建了新的人工智能小组，做大模型方面的探索和尝试，希望能够借助它的力量提高研发效率。
确定了“要做”，接下来的问题是“怎么做”。当我们站上起跑线，发现事情并没有那么简单，甚至有点让人迷茫，而这恰恰是大语言模型技术的最大挑战所在。说说遇到的问题：
第一就是整合现有的企业内部数据，因为大语言模型不是通过我们企业内部数据训练的，这就会影响到它答复的相关性和准确性。
第二就是整合到程序中时，如何让大语言模型的输出能够被程序所使用。大语言模型的输出具有不确定性，我们人类的理解能力，可以很容易地看懂大语言模型的回复不同；而通常程序对于输入的参数形式都有着固定要求。
一些轻量的日常任务很容易搞定，如辅助文档编写、问题回答、程序开发等。但怎么把大模型融入到实际企业应用开发中，可以参考的案例和经验非常少。
前段时间在 QCon 还有 ArchSummit 大会上，蔡超分享了相关实践经验和思考，但是当时受演讲的时间限制，很多东西没有讲完，我们在场的很多伙伴们，都希望超哥能够出一门相关的课程。所以当得知他的《AI 大模型企业应用实战》视频课上线，我第一时间就订阅了。
在视频课中，他分享了GPT API 编程要点 + LangChain 使用技巧，针对企业应用引入 LLM 的常见问题给出了清晰明确的解决方案。把大模型融入研发，其实是个“相互适应”的过程，我们不光要关注怎么让大模型优雅地融入演化过程，还要学习如何调整和转变现有的架构思维和研发方式，这样才能充分发掘大模型的价值。
可能大家对超哥并不陌生，或许你还学习过他在极客时间的另一门专栏《Go 语言从入门到实战》。蔡超拥有超过 20 年的软件开发经验，曾在亚马逊中国、惠普等世界级 IT 公司担任首席架构师。
近期带领团队将大模型引入到了 Mobvista 云原生平台上，在代码生成规范、单元测试生成、运维自动化等方面做了很多尝试，在大模型企业应用开发方面积累了丰富的理论与实践经验。
了解大模型与否将是我们区别于其他人的一种能力。在各种基础设施都不完善的情况下，随处都是机会。现在研究，等需求爆发之后，我们就能赶上这波浪潮的红利。
在现实企业应用开发中，面对大量遗留代码，真正将大模型应用于研发流程的实际案例非常少。课程中会带你完成环境构建、Hello GPT、LangChain 使用、构建自己的 AutoGPT、代码生成、分析，生成单元测试代码等动手实战任务。
在落地过程中，有很多实际挑战（比如把企业内部信息与大模型联动起来，让模型处理不同任务、比如让模型具备“记忆”，和其他服务模块协调配合）不知如何应对解决。
但在本视频课程中，超哥全程会用真实代码做现场编写和调试、优化演示与讲解，提供配套代码，让你真正实现学有所用。
超哥带你结合企业应用场景，让大模型学会使用工具、解决特定任务，最终用一个多模态的 ChatBot 串联第二章所学。
第三章最后，提供了大模型的运维实践——线上系统部署及运维的应用实际案例。不枯燥，无说教，每周花几个小时，学一学，练一练，给自己的未来一点点种下希望。
通过学习，对于初中级的开发者，你可以了解怎样通过编程方式使用大模型，提高应用程序的智能性。更好地利用大模型同时，提高自身的开发效率。
对于高级软件开发者、架构师，可以获得对未来软件的新思考，了解大模型带来的软件架构的变革及新的基于大语言模型的开发范式。
现在你准备好了吗？点击「阅读原文」，让我们一同投身到 AI 大模型的世界中，解锁 AI 的无限可能！
