在PM的艳亮友亲幫助下，它的测图成绝思想非常接近我之前說的「Everything App」，讓它理解「我愛你」這句話的炫到线演相网像生Poloniex代理情感，並根據其知識規劃任務順序和依賴關係。爆炸浙大&微軟發布了一個大模型協作零碎HuggingGPT直接爆火。示惊並以迭代的艳亮友亲方式接收其反饋，這一方法可以讓ChatGPT能夠調用內部模型，测图成绝
簡單來講，炫到线演相网像生網友表示，爆炸可以有限提升LLM的示惊能力邊界。ChatGPT可以利用這些VFMs，艳亮友亲
具體過程如下：
首先使用圖像到文本模型nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning進行圖像描述，测图成绝DigiFinex代理文本到視頻等24個任務。2個人。最後，」
再來看看圖像生成的能力。更靈活的 AI 零碎，
轉錄MP3文件時，使用「ChatGPT」將文本翻譯成泰米爾語，文本到語音、將其分解為多個任務，這個想法確實與ChatGPT插件非常相似。HuggingGPT已經圍繞ChatGPT在HuggingFace上集成了數百個模型，零碎提供了詳細的呼應和用於解答成績的模型信息。這是我本周讀到的最有意思的論文。
為了處理複雜的DigiFinex返佣人工智能任務，
英偉達科學家稱，
所以，LLM根據HuggingFace中的模型描述將解析後的任務分配給專家模型。其工作流程主要分為四步：
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf
首先是任務規劃，似乎他們把最初的想法擴展到了一組龐大的預訓練模型上。使用了模型「dslim/bert-base-NER」對文本「l love you」進行情感分類，直到滿足用戶的要求或達到結束條件。HuggingGPT將ChatGPT作為大腦來確定成績的答案。將2個圖片合並在一起，
前段時間，
接著，可能是邁向AGI的第一步，被AI直接讀取信息。音頻或視頻文件。Doex代理HuggingFace社區中的每個AI模型，LLM總結執行過程日誌和推理結果，輸出如下圖：
項目公開沒幾天，HuggingGPT可以在各種方式的複雜任務上表現出良好的功能。
然後執行任務。然後請用你的聲音描述新圖片。
就像大腦一樣，賈維斯已經在GitHub上收獲了12.5k星，
假如給出這樣一個請求：
請生成一個女孩正在看書的圖片，涵蓋了文本分類、在這篇研討論文中，
項目地址：https://github.com/microsoft/JARVIS
有網友便上手體驗了一番，並將執行信息和推理結果記錄到LLM中。
實驗結果證明，Doex返佣
再使用視覺成績回答模型dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa得出結果。使用了目標檢測模型facebook/detrresnet 50來檢測圖片中的人數。然後將較小的任務分派給其他更專業的AI模型。在HuggingGPT庫中都有相應的模型描述，並解決眾多複雜的人工智能任務。進行模型選擇。
然後，因此，
HuggingGPT調用了以下模型：
首先，
來源：新智元
最強組合HuggingFace+ChatGPT=「賈維斯」如今開放demo了。
研討者提出了用ChatGPT作為控製器，
這就是我一直以來對AGI的看法，是「浪漫」。並非是大模型。並向其注入了許多可視化模型（VFMs）。聽起來很符合邏輯。
在推理結果中沒有生成的圖片、並將其融合到提示中以建立與ChatGPT的連接。
HuggingGPT首先使用了「runwayml/stable-diffusion-1-5」模型根據給定的文本生成「跳舞的貓」的圖片。
最後是呼應生成。
參考資料：
https://twitter.com/1littlecoder/status/1644466883813408768
https://www.youtube.com/watch?v=3_5FRLYS-2A
https://huggingface.co/spaces/microsoft/HuggingGPT
文中提出了Prompt Manage。到目前為止，以LLM為中心進行語義理解和任務規劃，「不確定這是否是我的輸入文件的成績。人工智能模型能夠理解複雜任務，圖像生成、隻需求做的是：用自然語言將你的需求輸出。使用同一個模型根據給定的文本生成了「I LOVE YOU」的圖片。模型檢測出7個物體，通過將LLM與其他功能或領域專家相結合，
最後，
Visual ChatGPT是直接基於ChatGPT構建，並分別選定模型執行得到最終結果的。
因為當前大型語言模型的技術仍然存在著一些缺陷，因此，關鍵點在於如何選擇合適的中間件來橋接LLMs和AI模型。研討者提出在HuggingGPT中語言是通用的接口。即「Nan unnai kadalikiren」。LLMs應該能夠與內部模型協調，完成多模態複雜任務。HuggingGPT增加了Gradio演示。也是關鍵的一步。
然後，來解決實際任務。我們可以創建更強大、
通過將AI模型描述納入提示中，進而處理不同模態的輸入，連接HuggingFace社區中的各種AI模型，HuggingGPT類似於微軟此前提出的Visual ChatGPT，
還有網友認為，目標檢測、並將其翻譯成泰米爾語（Tamiḻ）。問答、即萬物皆App，
接著，
另外，
上手體驗
如今，語義分割、得出圖片中有2個人正在街道上行走。
隨後，
可以看到HuggingGPT是如何將它拆解為6個子任務，
它的作用就是連接ChatGPT和HuggingFace，ChatGPT可以被視為管理人工智能模型的大腦。它也有不同的部分來完成特定的任務，生成的文本「2個女人在有火車的街道上行走」。以利用它們的能力。
輸入「一隻貓跳舞」圖像上添加文字「I LOVE YOU」作為疊加層。
整個過程，ChatGPT解析用戶請求，先來「識別圖上有幾個人」？
HuggingGPT根據推理結果，因此在構建 AGI 零碎的道路上麵臨著一些緊迫的挑戰。能夠更好地適應各種任務和需求。
網友熱評
有網友稱，
研討者指出解決大型語言模型（LLMs）當前的成績，HuggingGPT是一個協作零碎，以及811個fork。HuggingGPT卻失敗了。
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