智譜AGLMO AutoGM沉思:零成本開啟AI開發(fā)之旅
隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)的應(yīng)用場景日益廣泛,從簡單的語音識別到復(fù)雜的自動駕駛,AI已經(jīng)深入到我們生活的方方面面。在這個充滿機遇與挑戰(zhàn)的時代,智譜AGLMO(人工智能通用學(xué)習(xí)代理)的最新產(chǎn)品——AutoGM沉思,以其獨特的深度研究和操作執(zhí)行能力,為AI開發(fā)開啟了全新的旅程。
AutoGM沉思是智譜AGLMO在AI Agent發(fā)展過程中的又一創(chuàng)新力作。它集深度研究能力和操作能力于一身,能夠一邊進行復(fù)雜思考,一邊執(zhí)行操作。像人類一樣打開并瀏覽網(wǎng)頁,完成從數(shù)據(jù)檢索、分析到生成報告,這無疑將AI開發(fā)推向了一個新的高度。
與OpenAI的Deep Research不同,AutoGM沉思不僅能深入研究,還能真正執(zhí)行任務(wù)。它融合了三大能力,即深度思考、感知世界和工具使用。這種能力使得AutoGM沉思不僅能模擬人類在面對復(fù)雜問題時的推理與決策過程,還能像人一樣獲取并理解環(huán)境信息,調(diào)用和操作工具,完成復(fù)雜任務(wù)。
值得一提的是,AutoGM沉思已經(jīng)在智譜清言PC客戶端上線,用戶可免費體驗其研究能力和操作能力。這是一個預(yù)覽版本,未來兩周內(nèi)還將進一步擴展更多智能體執(zhí)行能力,包括推出“虛擬機”版本,進一步增強AI Agent的實際落地能力。
而AutoGM沉思背后的系列模型也將于4月14日開源,并將在未來兩周內(nèi)陸續(xù)上線MaaS平臺(bigmodel.cn)。這些模型經(jīng)過智譜的自主研發(fā),技術(shù)演進路徑包括GLM-4基座模型 → GLM-Z1推理模型 → GLM-Z1-Rumination沉思模型 → AutoGM沉思模型。這些模型在工具調(diào)用、聯(lián)網(wǎng)搜索、代碼等智能體任務(wù)上的能力得到了大大加強。
其中,GLM-Z1-Air是基于GLM-4-Air-0414重新訓(xùn)練的一個320億參數(shù)的基座模型,它在預(yù)訓(xùn)練階段加入了更多的代碼類、推理類數(shù)據(jù),并在對齊階段針對智能體能力進行了優(yōu)化。這使得模型在適配智能體任務(wù)方面特別有效。而在推理速度上,GLM-Z1-Air相比R1提升了8倍,成本可以降低至1/30,實現(xiàn)了高性能與高性價比的雙重突破。
GLM-Z1-Rumination是基于GLM-Z1引入更多推理類數(shù)據(jù)后推出的全新深度思考模型。它通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,提升了結(jié)合工具使用完成長程推理的能力。它能夠主動理解用戶需求,在復(fù)雜任務(wù)中不斷優(yōu)化推理、反復(fù)驗證與修正假設(shè),使研究成果更具可靠性與實用性。
AutoGM沉思的出現(xiàn),無疑為AI開發(fā)領(lǐng)域帶來了新的契機。它以零成本開啟AI開發(fā)之旅,媲美DeepSeek-R1的強大模型能力,引領(lǐng)AI助手進入一個“高智商”到“高智商+高自主”的階段,能夠自主完成更復(fù)雜、更深入的研究任務(wù)。
總的來說,AutoGM沉思以其深度研究和操作執(zhí)行于一體的特性,以及強大的模型能力,為AI開發(fā)打開了新的可能。它將以中立的態(tài)度和專業(yè)的能力,為AI開發(fā)領(lǐng)域帶來更多的創(chuàng)新和突破。我們期待AutoGM沉思在未來的發(fā)展中,為我們的生活帶來更多的便利和驚喜。
- 安卓調(diào)整開發(fā)策略,打破單一霸權(quán),共存新格局成未來移動操作系統(tǒng)新趨勢
- 騎行新體驗:哈啰公路自行車賽,打造賽事+文旅+出行完美融合
- 馬斯克扛不住壓力宣布辭職?背后真相令人震驚!
- 理想汽車三月交付創(chuàng)新高,同比增長26.5%,新能源車市場再添勁旅
- 螞蟻集團與移動聯(lián)手投資,宇樹科技未來能否逆襲?王興興回應(yīng)
- 蔚來換電里程碑:打破行業(yè)記錄,換電服務(wù)再創(chuàng)新高
- 小米公布SU7高速碰撞爆燃事件詳細情況:安全無小事
- 恒大汽車股票停牌:新公司接手清算程序,汽車行業(yè)遭遇重大變局
- 嵐圖汽車三月交付創(chuàng)新高,同比大漲64%,新能源汽車市場再添活力
- 小米SU7高速碰撞后爆燃:現(xiàn)場調(diào)查啟動,客服回應(yīng)引關(guān)注
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。