好吧，我答应给你一个结局，而你将会得到一个结局。
欢迎来到第八周。
欢迎来到上周。
这将是真正风雨交加的一周。
让我们开始吧。
所以你已经知道你可以生成代码，你可以生成文本，你可以使用前沿闭源
付费模型和开源模型通过骆驼通过拥抱的脸。
您可以使用工具、构建助手、使用带 lang 链和不带 lang 链的 rag 并对其进行评估。
您可以遵循五步策略来解决问题，包括整理数据、制定基线
模型，微调前沿模型。
现在，您可以自信地执行从预训练的模型开始微调您自己的模型的过程
模型，将其转变为只要有足够的数据和良好的任务，你就可以超越
边境。
上周真是一周啊。
这次一切都齐了。
本周我们将修改我们一路上所做的所有不同的点滴，
并将其整合到一起，将代理融入其中。
当然是代理商。
超级刺激。
我们将引进代理人。
我们还将再次引入，呃，抹布，以一种希望能带来惊喜的方式重复抹布
你。
今天我们将首先在名为 models.com 的无服务器人工智能平台中部署法学硕士，该平台
实在是太棒了。
因此，我们将做一些对产品生产表示认可的事情。
我们将采用经过微调的 LM，通过 models.com 将其部署在云上，然后我们将
将其转变为代理。
所有这些都将在今天发生，但我们只看一次图表。
呃，你从那里开始一直在那里。
一直到左边。
似乎很久以前我们就完成了聊天完成 API 的基础工作。
我们研究了不同的前沿 API。
我们第一次做了一些 UI 和多模态。
然后在第三周，我们开始拥抱脸部。
我们使用了管道，然后使用了模型转换器库。
然后在第四周，我们为手头的任务选择了合适的 LM。
我们构建了一些东西，使代码从 Python 移植到 C++ 的速度大大加快。
第五周，我们深入研究 Rag。
我们建立了一个问答系统，我们用长链做到了，没有长链。
然后在第六周，我们策划了一个数据集，令人失望地微调了前沿，结束了这一周
模型没有取得太多成功。
但我们在第七周弥补了这一点，正如我所承诺的那样。
我们对开源模型进行了微调，它的性能超越了前沿。
现在，在第八周，一个温柔的家伙，拉格的回归，以及许多其他的点点滴滴即将到来
在一起，以便到本周末你就能说，好吧，我做到了。
我是一名 LM 工程师，为了提醒您顶点项目，但为了给您提供更多信息，它更多
现在，顶点项目开始热闹起来。
因此，我们将构建一个自主的 A 遗传框架，该框架采用我们构建的模型
将其变成产品。
这个想法是让人感到真正的能动性，我稍后将对此进行定义。
但理想情况下，你想要的东西感觉就像它有一种超越上下文的存在
与用户的聊天。
所以我们希望有一个正在运行的系统。
它将通过订阅 RSS 源来监视在线发布的交易。
当它发现已发布的交易时，它将检查这些交易。
它会挑选那些感觉多汁的东西，并估算它的实际价格
成本。
谁知道它将如何做到这一点。
然后一旦它看到了，它就会说，好吧，所以这里有很多在线的东西。
以下是它们的特价价格。
根据我的所有智慧，我认为它们实际上值多少钱。
现在我已经确定哪一项是最引人注目的交易。
这样它就能感受到真正的自主和自由。
然后它会向您的手机、我的手机和您的手机发送有关交易的推送通知
这样我们就可以得到这笔交易，也许可以给自己买一台新电视或其他什么东西。
因此，我们将有七个不同的代理人在这方面进行合作。
他们将做各种各样的事情，确定交易，定价，而我们将
当然，正如您所想的，我们的模型可以超越前沿来估算价格。
但我们还将做更多的事情。
我们还将构建第二个模型来估计价格。
它将使用 Rag，以便我们将所有内容整合在一起。
这就是顶点项目。
结论。
那就是价格合适。
我们将在本周末之前启动并运行并为您提供优惠。
因此，为了给您提供游戏顺序，我为您准备了什么，我应该警告您
这周会过得很快。
在这一点上，你的专业人士，你知道，这些东西。
你已经得到了这个。
我们可以快点走。
当然，在第六周，也就是两周前，我们整理了数据，评估了我们的模型，并尝试了
前沿模型。
上周我们微调了我们的开源模型。
那么本周我为您准备了什么？
这是未来五天的情况。
今天的第一天，我们将采用我们的法学硕士，我们的微调模型并将其部署在互联网上
使用无服务器人工智能平台 Modalerts.com，这是生产模型的好方法。
这是我在日常工作中使用的。
它非常受欢迎，其原因我们明天会讨论。
然后我们将制作一个替代 Pricer，它将使用带有 Rag 的前沿模型。
那将会非常有趣。
第三天，我们将构建一个扫描仪代理，它能够订阅 RSS 提要、解析
他们并找到好的交易，以及能够向我们的手机发送推送通知的消息代理。
然后第四天，这是热量升高的时候。
我们将建立我们的自主规划代理来协调代理之间的活动，
决定何时做什么。
然后我们将在第五天以压轴戏来结束它。
这就是我为你准备的。
好的，我想再次提醒您，您可以遵循三种不同的方式
这。
仅仅凭直觉来了解正在发生的事情绝对没问题。
您不必运行代码，特别是如果过去几周对您来说还很陌生的话
感觉这已经变得超级先进了。
一切都很好。
只需对正在发生的事情有直觉，了解概念。
然而，如果你想继续，那就太好了。
您应该能够坚持使用简单的数据集，以便事情进展得更快。
有几个地方你可以走捷径，特别是当出现问题时。
如果有什么事情发生了，你可以绕过很多事情。
我会尽力，当我们到达那里时，我会尽力指出这一点。
您也可以深入研究并找出如何绕过它的不同部分。
这周尤其容易。
然后第三个选择是你可以卷起袖子深入研究，使用完整的数据集，进行调整，
做出一些改变，让我们在前进的过程中变得更好。
这是为那些真正想了解细节的人准备的。
本周将有很多机会。
当然，本周我们将推出基因人工智能。
如你所知，我有一门关于基因人工智能的完整课程。
因此，我们不会详细讨论代理的细节。
但我认为我应该首先定义代理是什么，以便您了解一些背景信息。
当然，代理有很多不同的定义。
事实上，有一些模因是关于基因人工智能如何可以成为你想要的任何东西。
一般来说，人们会思考这样的事情，不是吗？
它有自主权吗？
有代理权吗？
它是一个超越个人用户聊天的平台吗？
任何类似的事情都会给你一种印象，那就是你正在与基因人工智能一起工作。
但有一些定义已经被广泛流传，我想我只列出其中的一些
现在你就有了这样的背景。
第一个定义是我不知道 Sam Altman 是否直接使用过这些词，但是
他说了这样的话。
呃，所以这有点像 OpenAI 的一个可以理解的定义，即代理是
人工智能系统可以以独立的方式为您工作。
所以这是它的一个稍微拟人化的版本，相当于人类工人。
这意味着它是一个你可以考虑的人工智能系统，就像你可以委托给它一样
你可以想象，像OpenAI，以前叫operator，现在叫GPT agent。
这个，这个想法，你可以吃点东西并对它说，嘿，帮我预订餐厅
下周四，我所在地区的中餐就可以买到了。
然后它会去进行研究并找到某个地方并可能在 OpenTable 上查看
为您预订以及其余的一切。
你会感觉到有什么东西正在运行。
这是第一个被反复提及的代理定义。
然后在 2025 年初左右，出现了一种新兴观点，即定义代理的正确方法
这是一个人工智能系统，LM 控制工作流程，LM 控制工作流程。
这就是由此产生的东西。
我在《拥抱的脸》里看到过。
Anthropic 在他们的开创性博客文章“构建有效代理”中也遵循了这些思路。
呃，所以想法就在这里，你有某种没有固定执行顺序的系统
事物。
你不会先做 A，然后做 B，然后做 C，而是先提示 LM，然后说，嘿，你可以
要做 A、B 或 C，并且您需要实现该目标。
现在决定你想什么时候做什么。
它会生成代币。
在这些标记中，它描述了您是否执行 A、B 或 C，并且您编写了然后执行操作的代码
LM 预测的结果。
因此，您可以将其视为LM 具有某种自主权的系统。
它可以通过代理来选择以什么顺序执行哪些步骤。
这实际上是用来与所谓的代理工作流程形成对比的，至少在 Anthropic 中是这样的
定义中，存在多个 LM 调用，例如 A、B、C，但它只是精心安排的
与Python代码。
只需执行 A，然后执行 B，然后执行 C，而不是通过 LM 调用。
这就是真正的代理人工智能和具有多个代理的工作流程之间的区别。
LM 打电话来。
然后是第三个定义，这是人们真正意义上的新出现的定义
落后的是，代理系统是一个有一个代理，一个运行的LM
循环中的工具以实现目标。
所以你有一个 LM 或者多个 LM，并且有某种目标，并且它配备了
使用一套工具，我们在第二周所做的事情。
它是为了实现该目标。
它可以调用一个工具。
然后，如果它尚未实现该目标，您的 Python 代码会在循环中再次调用它。
而且它不断地被一次又一次地调用。
你真正感受到这种体验的地方是使用我演示的代码之类的东西
就回到最开始的地方。
你确实可以看到它有一个待办事项列表，它正在循环并且正在执行活动。
但在很大程度上，我们使用配有工具的 LMS 做的许多不同的事情
涉及使用循环。
这适用于大多数此类系统。
因此，我们本周要构建的内容几乎勾选了所有这三个定义。
大部分都是黄色的。
将有一个代理来控制涉及调用其他学习管理系统的工作流程。
但到了一定程度就会出现循环。
所以有这样的想法，那就是有一些东西会循环直到它准备好。
呃，所以我们本周确实勾选了所有三个框。
希望这能为您提供一些有用的背景信息，并为未来奠定基础。