典型的通用人工智能应用有哪些

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

很明确,未来的完全自主智能体可能会拥有所有四个构建块,但今天的LLM应用程序和智能体还没有达到这个水平。例如,流行的RAG架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆作为其基础。一些设计,如[OpenAI的结构化输出](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/)甚至支持工具使用。但重要的区别在于,这些应用程序将LLM作为语义搜索、综合或生成的"工具",但它们采取的步骤(即逻辑流)仍由代码预先确定。对比来说,当您将LLM置于应用程序的控制流中并让它动态决定要采取的行动、要使用的工具以及如何解释和响应输入时,智能体就会出现。只要这是真的,有些智能体甚至不需要与外部工具交互或采取行动。在Menlo,我们确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是"决策智能体"设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。"轨道智能体"则提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的"工具"库。最后,在光谱的另一端是"通用人工智能体"——本质上是没有任何数据支架的for循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。以下,我们将探讨五种参考架构和每种智能体类型的人工智能体示例。

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则，并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(98)虽然模型的通用性也可以通过参数数量等标准来确定，但至少有十亿个参数并使用大量数据通过大规模自监督进行训练的模型，应视为显示出显著的通用性，并且能够胜任各种不同的任务。(99)大型生成式人工智能模型是通用人工智能模型的典型范例，因为它们可以灵活地生成内容，如文本、音频、图像或视频形式的内容，可随时适应各种不同的任务。(100)当一个通用人工智能模型集成到一个人工智能系统中或成为其组件之一时，该系统应视为一个通用人工智能系统，因为这种集成使该系统有能力服务于各种目的。通用人工智能系统可以直接使用，也可以集成到其他人工智能系统中。(101)通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊的作用和责任，因其所提供的模型可能构成一系列下游系统的基础，而这些系统往往是由下游提供者提供的，下游提供者需要充分了解模型及其功能，以便能够将这些模型集成到他们的产品中，并履行本条例或其他条例规定的义务。因此，应预见适度的透明度措施，包括起草和不断更新文件，以及提供有关通用人工智能模型的信息，供下游提供者使用。技术文件应由通用人工智能模型提供者编制并不断更新，以便在人工智能办公室和国家主管机关提出要求时提供给它们。本条例的多个附件分别概述了此类文件中包含的最基本的要件。委员会应能够根据不断发展的技术，通过授权法案对附件进行修订。