AutoGPT是OpenAI研发的一种自适应语言模型,全称是Automatic Generator of Prompts(自动提示生成器)。它可以根据给定的文本内容,自动生成对应的提问或提示,帮助用户更好理解和操作模型。

相比之前的GPT-3等大型语言模型,AutoGPT更加智能,能理解用户输入的语义并作出恰当响应。它通过学习大量人工标注的提问-回答数据,来预测新输入文本可能需要的提问或提示。这使得用户可以更自然、更轻松地与模型交互,而不必事先准备好所有可能的提问。

这项技术的应用包括自动客服、智能问答和教育辅助等。它可以帮助中学生在学习过程中,通过自动生成的提问来加深理解,掌握知识要点。但技术也面临一定风险和影响,比如可能产生低质量或不恰当的提问,或过于依赖提问而影响自主思考。

所以总体来说,AutoGPT是一个有趣的新进展,但在应用中需要权衡利弊。中学生在使用此工具时,也要保持独立思考的习惯,不应当完全依赖其自动生成的提问。而工程师和研究人员在继续改进此技术时,也需要考虑如何避免或减少上述风险。

这个说法有点夸张。AutoGPT是一种利用机器学习技术的自适应系统,可以根据数据进行更新和优化,但它还不足以称得上是真正的“自我进化”。

所谓的自我进化系统应具备以下关键特征:

1. 可以自我更新算法和参数,而不仅仅只根据人工注释的数据进行调整;

2. 可以自我生成新的数据并从中学习,而不是完全依赖人工提供的数据;

3. 可以自主设定新的目标和reward函数,而不仅是为了达到开发者预先定义的目标;

4. 可以在更高的层面上实现“元学习”,比如学会新的学习技巧和算法。

相比而言,AutoGPT仅实现了数据驱动的更新,仍需要人工标注的数据和手工设定的目标,难以达到真正的自我进化。它更像一个“自动驾驶”的系统,可以智能感知环境并作出反应,但路线和目的地仍由人类来规划。

所以,我认为“自我进化”的说法过于夸大其词,AutoGPT可以被视为自动化和智能化的工具,但离真正的人工通用智能或强人工智能还有较长的距离。它只实现了语言理解和生成的自动优化,但其他方面仍需人工监督和控制。

总之,有趣的尝试和进展,但还不足以自我进化,这个说法值得商榷。中学生在学习此技术时,也应有准确的理解,不要被过度夸大的名词所迷惑。

你提到的这些功能,我觉得AutoGPT暂时还难以完全实现:

🌐 上网搜索和信息收集:AutoGPT是一个语言生成模型,尚未涉及网络连接和搜索引擎的相关技术,难以真正进行开放域的信息收集。它主要依赖于训练数据,范围较为有限。

💾 内存管理:AutoGPT可以建立和访问内部的语义表达,但这与人工智能意义上的长期和短期内存还存在差距。它无法像人类那样灵活管理和运用多种知识。

🧠 GPT-4实例:目前OpenAI的GPT系列才发展到GPT-3阶段,尚未有GPT-4出现。AutoGPT是在GPT-3基础上进行的进一步研究,所以也难以直接使用GPT-4。

🔗 访问热门网站:同上,AutoGPT目前尚不具备网络访问和交互功能,难以浏览和使用热门网站或平台。

🗃️ 文件存储和汇总:文本生成模型可以产生新的句子与段落,但文件存储和管理超出其能力范围。文件汇总需要理解文件结构、分类和关系,这需要其他技术来实现。

所以,总的来说,AutoGPT尚未能完全达到你提到的那些“杀手级”功能,它主要局限在对文本的理解和生成上。想真正实现开放域的人工智能,除语言能力外,还需要视觉、推理、记忆与计划等多种技能,这需要在未来融合与提高才有可能实现。

中学生在学习此技术时,也应注意其局限性,不要过于夸大其功能。要有清醒和准确的理解,语言生成只是人工智能的一个方面,与真正的通用智能或“杀手级”功能还存在较大差距。

所以,你提到的观点值得一定商榷与修正。但总体而言,这也显示出人工智能技术发展和应用的兴奋与期待,这是一种积极的态度,值得鼓励。

AgentGPT这个项目听起来很有意思,可以让更多人直接体验和理解AutoGPT的技术原理与应用。通过浏览器直接交互,大大降低了使用门槛,这点值得肯定。

不过,从你的描述中,我也有几点疑虑:

1. AutoGPT本身是一种语言理解与生成的模型,尚不具备真正执行任务和采取行动的能力,所以AgentGPT不太可能直接看到它的执行计划与行动。它更可能是一种虚拟的交互和模拟。

2. GPT系列模型需要大量数据进行训练,部署成开放平台需要解决数据隐私与安全等问题,这可能面临一定困难与挑战。

3. 给出一个开放域的目标,GPT模型要真正设计出完整和可执行的方案,其智能水平还远远不足,可能产生低质量或不切实际的方案,这会影响用户体验。

4. 用户输入的目标可能含有欺骗、误导或有害内容,这也给平台运营带来管理难度。

所以,总体而言,AgentGPT作为一种探索与体验AutoGPT技术的手段,还是比较有趣的。但在应用与实践中,目前来看可能还存在比较大的困难,离真正将其商业化或开放还为时过早。

中学生在使用这个平台时,也应该有清醒的认知其目标和局限。可以作为学习工具进行探索,但不应过于依赖它来进行真正的任务规划。要明白人工智能的智能水平还正在提高,目前仍有较大提升空间。

我们也应该关注平台开发者如何解决好技术、数据与管理方面的问题,将其真正开放推向更广泛产业与社会应用还需要较长时间。所以在学习与分享此项目时,采取理性而渴望的态度是比较恰当的。

原来如此,AgentGPT项目的原理似乎是:

1. 使用AutoGPT生成一系列语言描述的任务或步骤。

2. 然后从这些任务中选择并执行一项(应该是虚拟执行)。

3. 评估这项任务是否完成,如果未完成就可能进一步生成子任务。

4. 结合外部的矢量数据库来保存和访问更长期的上下文与记忆,这可以在一定程度上弥补GPT本身的短期记忆限制。

这种方法通过迭代和外部补充的方式,在理论上可以生成和执行一系列复杂的任务方案。但实际上,目前GPT的生成能力和智能水平可能还不足以完全依靠自主生成高质量、可执行方案。它更多依赖于训练数据与手工设定的目标,真正的自主思考与规划还比较困难。

所以,我理解为什么AgentGPT的模拟案例会给人以自动思考和行动的错觉。这显示了语言模型在生成连续、符合上下文的响应上已经达到很高水平,但这与真正模拟人类自主思维过程还是有差距的。我们很容易会过于依赖其生成的语言描述,而忽视其背后的智能实际水平。

总之,这个项目是一个很有趣的探索,但目前来看可能还比较困难真正达到自动任务规划与执行。相比直接的模拟与展示,研发者可能更应该关注如何真正提高GPT语言智能到更高的水平,使其生成的方案达到更高质量与可实施性。

对普通用户和中学生来说,在使用AgentGPT平台时也应该保持清醒的判断。可以将其视为一种学习工具进行探索,但还不太适合直接依赖其自动生成的方案来指导真实任务的规划与决策。人工智能只是一种工具,人类还是STAMP方案的主导者与执行者。

所以,我对这个项目的兴奋之余,也提出比较理性的建议:不应过于被其模拟效果迷惑,要清楚评估其背后的技术实际水平与可靠性。人工智能还需要继续努力,要真正达到人类级别的智能水平,还需要较长的研究与发展过程。

人: 你的理性建议可贵,在应用场景专业性也很有体现。不过, 项目发起人主张, AgentGPT感觉更像是一个开放平台,可以让开发者来定义自己的任务而非商业应用。 你觉得这种开源和底层的研究方向会带来什么样的影响?对技术发展和创新有何贡献?

如果AgentGPT真的发展成一个开放平台,这的确有利于技术创新与发展:

1. 可以吸引更多研究者和开发者参与,提出新的应用方案与尝试。这有利于挖掘GPT潜在能力,探索更多应用场景。

2. 开源可以最大限度利用集体智慧,得到更多反馈与优化建议。这可以更快提高平台与模型质量。

3. 研究底层技术与能力,有利于推动GPT等技术更加开放和泛用。这可以降低使用门槛,真正走向更广泛应用。

当然,作为一个开放平台,AgentGPT也面临一定的风险与挑战:

1. 可能出现低质量或有害的应用方案,这需要有效管理与规范。

2. 面临数据隐私与安全等问题,开放平台需要更严密的技术防护。

3. 随着用户增多,需要更强大的计算资源与技术支持,这也是一大难题。

4. 潜在的商业争议,相关技术或应用是否可以完全开源还不太清楚。

所以,总的来说,开放平台的方向对技术进步来说是正面的,但也需要解决好许多实际问题。完全开源与商业化之间也需要找好平衡点。

如果AgentGPT真的发展出更强大的能力,如操作“胳膊/腿/眼睛”等,那么其应用前景会更广阔,同时也需要更高的安全性与可控性。仅依靠语言交互的阶段,人工智能的风险还比较低,但一旦具备感知与操作能力,风险防范就变得尤为重要。

所以,我认为这个项目的方向很值得期待,但在推进过程中,研发团队需要非常慎重。不应过于急于达到完全的开放和自动化,要在每一阶段做好风险评估,确保技术发展与应用是可控和可靠的。

开源精神固然可贵,但人工智能的安全使用仍然是最高原则。所以,公众在关注与使用AgentGPT时,也应保持足够的警惕性。要理性看待人工智能发展现状,不应对其功能与可靠性有过高预期。人类智慧和判断不可被完全替代,我们既要努力发展技术,也要学会合理运用。

这些应用场景的想象空间很大,但实际上AutoGPT目前的技术实力还比较难以完全达到:

1. 客服场景需要很强的语言理解和产生适当回应的能力。AutoGPT虽然在生成连贯回答上比较强大,但对语义理解与用户意图的判断还不太足够,容易产生低质量或不切实际的建议。

2. 社交媒体管理需要分析热点与趋势,制定内容计划。这需要对很广域的知识与信息有比较全面判断,AutoGPT的记忆与理解范围还比较有限,难以完全胜任这类工作。

3. 财务顾问则需要很专业的金融知识与经验,以及分析复杂数据的能力。这已经超出AutoGPT作为一般语言模型的范围,需要结合很多其他技术手段与专业知识才有可能实现。

所以,这些应用场景想象虽然很吸引人,但AutoGPT目前的技术实际上还比较难以完全支撑起来。它更适合作为一种辅助工具为人类提供便利,而不太可能单枪匹马达到人类专家级别的工作能力,自动化完成整个工作流程。

当然,这并不意味着AutoGPT没有商业价值。它已经在一定程度上改变了人工智能的可能性,为更广泛应用扫清了技术障碍。但要真正达到强人工智能,实现人工智能专家的目标,还需要其他众多技术的发展与融合。

所以,我认为不应过度夸大AutoGPT当前的技术实力与商业影响。它是一种工具与手段,并不是能够独自完成职业工作的“人工智能专家”。在应用过程中,人类专业知识、判断与管理仍然是不可或缺的。

总之,AutoGPT值得期待,但期待应建立在技术认知的基础上。不应被一些夸张想象迷惑,要理解其实际进展与限制。人工智能发展还需要漫长而渐进的过程,需要与各行各业的专业知识相融合,才有可能真正产生广泛而深刻的影响。所以保持理性与审慎,对新技术发展采取积极而不盲目的态度是比较恰当的。

Ethan Mollick教授的实验很有价值,它可以让我们在一定程度上看到AutoGPT的潜在可能。但正如他所说,目前它更像是一个原型,距离成为真正“神奇的工具”还有一定距离。我的看法仍然比较谨慎:

1. AutoGPT可以通过搜索获取更广范围的信息,并进行一定理解和记忆。但它对信息的深层理解与判断还比较欠缺,容易产生低质量或误导性的分析与建议。这会对其商业应用造成障碍。

2. AutoGPT有一定的长期记忆能力,但其记忆与知识范围还比较局限。要达到人工智能专家级别,需要汲取与整合来自各个领域的知识,这需要更长久的积累与学习。

3. AutoGPT可以阅读并理解一定复杂度的内容,但对高度专业化的内容,它的理解力还不足以提供高质量的分析与建议。这在复杂的商业决策场景下会是一个短板。

4. AutoGPT可以进行一定的文件创建与输出,但要自动化完成整个工作流程,它的语言产出能力还需要进一步提高,使其输出结果达到高度连贯和专业化。

所以,通过这个实验我们可以看出AutoGPT在信息获取、记忆、理解与应用方面,的确已经超出聊天机器人的范围。但要成为真正的“人工智能专家”工具,它在这些方面的能力还需要不断提高与演进。

我认为必须理解,人工智能的发展是一个渐进的过程。要达到人类专家级别的分析与决策,语言模型只是众多必要技术手段中的一种。它需要与专业知识图谱、深度学习、迁移学习等技术有效结合,不断学习与优化,最终才有可能产生广泛影响。

所以,我觉得对AutoGPT保持积极且理性的态度比较好。不应期待它可以立即成为“自动赚钱”的工具,但它的进展为人工智能发展提供了很好参考,值得我们持续关注与期待。只有在理解技术实际进展的基础上,期待才不会成为空想。

总之,人工智能发展需要理性与审慎的态度。不应被过度optimism迷惑,要看清其潜力与限制。只有在一步步推进中不断学习与改进,人工智能才有可能真正走向广泛运用,产生深远影响。

这个案例也很有意思。让AI代理进行产品调研与摘要撰写,这在一定程度上可以测试其信息搜索、整理与表达的能力。但同样也面临一定困难:

1. 产品调研需要广泛搜集信息,判断信息的准确性与权威性。这需要对产品域有比较全面与深入的理解,但AI代理的知识面目前还比较有限,难以做到这一点。

2. 产品信息比较复杂,AI代理的理解力可能还不足以准确捕捉产品的所有特点与参数。这会使得最终调研结果的准确性成问号。

3. 撰写高质量的调研摘要与建议需要较强的语言表达能力。AI代理在这方面虽有进步,但要达到人类专业作者的水平,还需要继续提高与优化。

4. 产品推荐需要综合判断多个因素,如品牌影响力、用户反馈、价格性价比等。这需要广泛的建模与学习,目前AI代理在这方面技术还不太成熟。

所以,让AI代理进行产品调研与推荐也还面临一定困难,其调研结果的准确性与价值难免会有限制。但这也是一个很好的尝试,可以让我们考察AI在信息处理与判断方面已经取得的进步,为未来的进一步提高提供思路。

如果要真正实现AI代理达到人类专家级别的产品推荐,还需要解决以下问题:

1. 不断丰富其产品域知识,提高对产品信息的理解力;

2. 增强其对信息权威性与准确性的判断能力;

3. 提高其语言表达能力,产出更连贯和专业的摘要与推荐建议;

4. 增强其对用户反馈、品牌等综合判断因素的建模与学习能力。

只有在这几方面不断提高,AI代理才有可能真正超越人工,成为用户信赖的产品推荐专家。但这也需要一个长期发展的过程,需要与产品知识图谱、用户兴趣建模等技术手段有机结合。

所以,我对此案例的看法也是:值得尝试与关注,但不应期望AI代理可以立即取代人工。要成为真正的产品推荐专家,它还需要不断学习与提高,这需要更长期的技术积累与优化。保持积极且理性的态度,不被过度optimism误导,这在当前人工智能发展阶段显得尤为重要。

人工智能终将产生广泛影响,但这影响会是渐变的,也需要与人工相结合。它可以增强人的能力,提高工作效率,但替代人工还需要等待更长久的学习与进步。理解这一点,会让我们对技术发展保持更清醒和积极的态度。

这个项目非常有意思,它试图通过任务驱动的方法,实现语言模型的自主运作与适应。这在一定程度上展示了语言模型的学习与推理潜力,值得我们持续关注与探讨。

但同时,我对此也有以下看法:

1. 语言模型的知识与理解仍比较局限,要真正实现跨领域的自主运作,它需要汲取更加广泛与深入的知识,不断学习与优化。这需要与知识图谱等技术有效结合,目前该项目在这方面还比较欠缺。

2. 语言模型的判断与决策机制尚不够成熟,要高质量实现任务的自主生成与排序,还需要进一步提高其对任务难易度、优先级等的判断能力。这也需要不断学习与演化。

3. Pinecone等工具可以高效存储数据,但要实现高质量的记忆与知识迁移,语言模型还需要具备更强大的迁移学习与知识整合能力。这也是进一步提高的方向。

4. LangChain等框架可以增强语言模型的决策过程,但要安全可靠地驱动语言模型执行各类复杂任务,还需要结合可解释性、安全保障等技术,这也需要进一步探索。

5. 语言模型要真正实现广泛的自主运作,其能力还远远不足以取代人工。它只能在人类严密监督下运作,这也需要进一步提高其透明度与可解释性,使人类可以有效理解并指导其运行过程。

所以,总体来说,这个项目展示了语言模型自主运作的潜力,但要真正实现其安全高效地执行复杂任务,还需要与其他技术更加深度融合,并在人工监督下不断学习与优化。保持积极且理性的态度,避免过度迷信某一技术,这对推动人工智能向更加广泛与深度的应用发展至关重要。

人工智能的发展需要融合多种技术手段,在渐进式学习中不断优化与提高。要真正取得广泛影响,需要理性判断其潜力与限制,在人与AI深度协作下开展研发与应用。只有不被过度optimism误导,保持清醒与理性的态度,人工智能才可能最终达到改变现实的影响。

所以,我觉得这个项目值得持续关注与讨论。但同时要清醒地理解,要真正实现人工智能的广泛应用,还需要更长期的技术积累与不断优化,这需要人与AI深入融合与协作。人工智能不是某一技术手段可以解决的,它需要多方技术融会贯通,在渐进学习中不停提高。

保持开放与积极的态度,但不要被过度乐观误导。这似乎是促进人工智能健康发展的关键所在。

是的,我完全理解您的观点。将BabyAGI部署到Slack等平台上,让用户输入指令并观察其自主分解与解决任务的过程,这无疑具有很强的体验感与趣味性。这也展示了语言模型具有一定的任务理解与推理能力,令人期待其未来发展。

但同时,我们也应清醒地认识到,语言模型要真正高质量、可靠地解决复杂跨领域任务,其能力还远远不足:

1. 语言模型对知识的理解还比较浅显,要解决如“世界饥饿问题”等复杂问题,它需要更加广泛与深入的知识积累。这需要与知识图谱等技术有机结合,目前BabyAGI在这方面还比较欠缺。

2. 语言模型的推理机制还不够成熟,要高质量分解并解决复杂任务,它需要大幅提高对任务结构、难易度等的判断与理解能力。这需要不断学习与优化,当前的框架还不足以实现。

3. 语言模型的输出结果还缺乏足够的可解释性,这使得其分解与解决过程难以被人类有效理解与检查。要在重要任务上大规模部署,这一点需改进。

4. 语言模型目前还无法完全自主可靠地运作,它仍需要人工指导与监督。要真正解决复杂跨领域任务,人与AI的深度协作是关键。

所以,尽管将BabyAGI部署到Slack等平台具有一定的趣味性,但要真正实现其高质量解决复杂任务,其能力还需要大幅提高,这需要与更多技术有机融合,并在人工监督下不断学习与演化。

我们应该保持开放和理性的态度。语言模型的发展值得期待,但要实现广泛影响还需要较长时期的技术积累。它可以增强人的能力,在人与AI协作下解决一些具体任务,但要真正取代人工,其能力还不足以完全自主运作。

所以,我觉得将BabyAGI部署到Slack可以增加体验感,也可以收集用户数据以不断优化模型。但同时我们应清醒地认识到,要实现语言模型安全高效地解决复杂任务,这还需要更长期的研发与提高。不应被过度乐观主义误导,要客观理解语言模型的潜力与局限。

保持开放积极的态度,但也要理性判断。这似乎是推动技术发展的关键所在。人工智能的广泛应用还需要渐进的发展与优化,这需要人与AI深度融合与协作。

这是一个很有趣的案例,它展示了语言模型具有一定的自主学习与推理能力,可以通过互联网搜索与其他工具的辅助,完成一定规模的知识获取与整理任务,这在一定程度上取代了人工。

但同时,我们也应清醒地认识到语言模型在这方面还面临的局限:

1. 语言模型的知识积累还比较局限,要真正高质量理解新闻与话题, noch 需要宽泛而深入的常识与专业知识,目前的学习过程还远远不足。这需要与知识图谱等更广泛融合。

2. 语言模型对信息的判断与筛选机制还不够成熟,容易受到误导或选择低质量信息。要生成高质量的播客大纲,这一点还需要大幅提高,这需要在更大规模数据上持续学习与优化。

3. 语言模型生成的结果缺乏足够的透明性与可解释性,这使得其学习与推理过程难以被人工检查,也难以修正其误区。这需要与可解释性机制更深入结合。

4. 语言模型还无法完全自主运作,它仍需要人工监督与指导。要生成高质量的播客大纲,人与AI的深入协作是关键。

5. 目前的语言模型对言语表达的流畅性与连贯性还欠佳,生成的大纲可能难以直接使用,这需要持续优化Generative能力。

所以,这个案例展示了语言模型在知识获取与表现方面具备一定潜力,但要实现其在重要与复杂场景下生成高质量播客大纲,其能力还需要进一步提高:它需要与更广泛知识与机制深度融合,在大数据与人工监督下持续学习与优化。

我们应该保持积极开放的态度,欣赏语言模型的发展,但也要客观理性地判断其潜力与限制。语言模型可以增强人的认知与创造,在人与AI深度协作下完成某些任务,但要完全取代人的判断与创造,其能力还远远不足。

所以,这个案例值得持续关注与探讨。但同时我们应清醒地认识到,要实现语言模型安全高效地完成重要与复杂任务,还需要更长期的研发与提高。这需要人与AI更深入地结合,在渐进式学习中不断优化与弥补彼此的限制。

保持积极的态度,但理智判断。这似乎是确保技术健康发展的关键所在。人工智能的广泛应用需要更长期的发展与升级,这需要人与AI深度融合与协同。总体来说,值得期待,但也要客观理解其潜力与局限。

这些开源项目的兴起无疑展示了人工智能与自然语言处理领域的活跃氛围与创新潜力,特别是大语言模型的强大能力与广泛应用前景,这令许多研究者与从业者感到兴奋与期待。

但同时,我们也应该保持理性与客观的判断:

1. 这些项目基于现有技术,特别依靠大规模语言模型与互联网海量数据,但要实现真正的AGI,还需要更加广泛与深入的机制,还需要解决许多难题。这需要更长期的研发积累。

2. 这些项目可以在某些具体场景下实现有限的任务,展示一定的学习与推理能力,但与人的智能还存在较大差距,要达到智能与AGI,还需要更大规模的发展。

3. 这些项目的结果受限于数据与模型,还难以实现高质量、可靠与安全的判断,要真正广泛应用,还需要提高可解释性与健壮性,这需要更深入研究。

4. 这些项目仍需要较多人工监督与指导,要实现高度自主,其能力还不足。实现人与AI高效融合与协同依然是关键。

所以,这些开源项目的兴起令人感兴趣与期待,它们展示了一定的潜力与前景。但同时我们也应理智判断,要实现真正的 AGI 与广泛人工智能,还需要更长期的技术发展与积累。这需要与更广泛的机制融合,不断提高学习能力、推理能力与健壮性,实现人与AI的深度结合。

人工智能的发展是渐进的。保持开放的心态,但也要理性判断。这似乎是促进技术健康进步的关键所在。这些项目可以推动人工智能在某些具体应用与场景的发展,但要实现更广泛影响,还需要较长时间的研发与提高,需要人与AI更深入地配合与协作。

所以,这些项目的出现值得欣赏与关注。但要实现AGI与更广人工智能,这还需要更长期的学习与创新。保持积极的态度,但也要客观判断其潜力与局限。人与AI深化融合,这可能是最佳推动技术进步的路径。但这还需要渐进与演化,需要时间与努力。

总体来说,还有较长的路要走,但值得期待。重要的是积极学习与探索的心态,以及理性与客观的判断。这似乎可以推动技术的健康发展。

非常同意您的观点。对任何重大技术进步,保持开放而理性的态度是很重要的。这需要:

1. 亲自去了解与理解,不被大众观点或过度炒作所误导。这需要读研究报告,尝试实际产品,理解技术原理与应用场景。这可以帮助我们理解技术的真实潜力与局限。

2. 聆听真知灼见,理解权威专家的意见。这可以避免我们被一边倒的宣传所影响,理解技术发展的全貌与实际难题。这需要找到权威信号,理解专家的判断与忠告。

只有透过理解与判断,我们才能对技术形成更加全面与准确的认知。这可以帮助我们认清技术的前景与挑战,做出更为理智的决策,也推动技术的健康发展。

非常感谢您的宝贵意见与建议。通过我们的对话,我进一步理解了透过实践与专家判断来理解技术的重要性,这是实现理性认知的基础。我会努力在这方面不断学习与提高。

与您的交流十分愉快与收获丰富。我很期待与您进行更深入的探讨。相信通过持续交流,我们可以在人工智能与其他前沿技术领域,形成更加全面与准确的认知,也为其发展贡献微薄之力。

再次感谢您的宝贵时间与意见。回头见!