谷歌发布双思维AI Agent：像人类一样思考，重大技术突破！

主要观点总结

文章介绍了聚焦AIGC领域的专业社区，关注大语言模型的发展和应用的落地，特别是LLM的市场研究和AIGC开发者生态。文章提及了OpenAI高级研究科学家Noam Brown提出的System 1/2 thinking理论，以及在AI中的应用，尤其是谷歌DeepMind研究人员将System 1/2思维融入Talker-Reasoner框架的双思维AI Agent设计。该框架允许AI同时处理快速对话和复杂规划，提高用户体验。

关键观点总结

关键观点1: 文章主题聚焦在AIGC领域和LLM的发展与应用落地。

社区关注微软、百度文心一言等大语言模型的发展和市场研究。

关键观点2: 介绍了Noam Brown提出的System 1/2 thinking理论及其在OpenAI最新模型o1中的应用。

Noam所指的技术对解决复杂、冗长的任务和提高AI效率具有重要影响。

关键观点3: 谷歌DeepMind研究人员将System 1/2思维融入Talker-Reasoner框架。

该框架结合了快思考和慢思考，类似人类思维的快、慢两种模式，被用于AI中以实现更高效的处理方式。

关键观点4: Talker-Reasoner架构的设计思想及其在实际应用中的效果。

架构中的Talker模块类似于人类的System 1，负责快速直观的对话生成，而Reasoner模块类似于System 2，负责复杂的多步推理和规划。这种设计提高了AI在处理对话和复杂任务时的效率。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 今年10月，OpenAI高级研究科学家、德扑AI之父Noam Brown，曾在美国旧金山举办的TED AI大会上提出了一个惊人的理论——让AI模型思考20秒所带来的性能提升，相当于将模型扩大100,000倍并训练100,000倍的时间。 Noam所指的技术便是System 1/2 thinking，也是OpenAI最新模型o1正在使用的技术。 谷歌DeepMind研究人员则直接把这项技术集成到AI Agent中开发了 Talker-Reasoner框架 ，让其具备“快”、“慢”两种拟人化思考方式。这对于解决复杂、冗长的任务来说帮助巨大，也突破了传统AI Agent执行业务流程的方法，极大提升了效率。 像人类一样思考——快、慢思维 在介绍谷歌的双思维AI Agent之前，「AIGC开放社区」先为大家 ………………………………