基于认知理论的 AI 架构探索

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本文基于笔者于 2024年 6月 在 AI 架构理论方面实验，大部分文字汉化自 8月中旬给 Llama 团队做的 Talk。恰好 OpenAI 最近发布的 o1 指向了相似的方向，于是将内容科普化之后和大家讨论。 欢迎和本文作者交流讨论：微信 KingUniverseDragon 原文链接（欢迎在原文 Comments 讨论）：https://www.wangyulong.io/AI-17fada57edb946468a38dc71322a449f?pvs=4 当前的 AI 系统，从最简单的 Chat 模型、ChatGPT 类产品到各种复杂的 Agent，架构的设计丰富多彩但又缺乏明确的方向。Scale up 成了唯一的主题，但 Scale up 的对象却又充满争议（参数？数据？推理时间？）。 文中名为 Sibyl 实验项目是笔者构建的一套参考认知理论的 AI 系统，在 GAIA（通用AI助手评测）榜单上取得第一的成绩。Sibyl 这个名字来源于《Psycho-Pass》中由众多人脑组成的多智能体系统。 代码： https://github.com/Ag2S1/Sibyl-System 技术 ………………………………