实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建
EP.10智能体新增 · 待复核
EP.10(2024-07-19):OpenAI 内部把 AI 分成了五级。档案重建;8 个故事线 / 专题 · 28 个条目 · 讲到 9 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点,连到它讲到的机构、App、模型和人。
- 分享日2024-07-19
- 页面xiaopingfeng.com/buzzwords/10/ · 档案重建 · 当期录播后补建的页面,话题 + 备课笔记的链接清单
- 标题OpenAI 内部把 AI 分成了五级
- 一句话OpenAI 内部 AGI 五级分层曝光,L2 reasoner 号称快到了;对照 DeepMind 的两轴分级;agent 技术栈一年内明显变厚
- 规模8 个故事线 / 专题 · 28 个条目 · 讲到 9 个实体
故事线与专题 8 个 · 点标题到页面上的那一节;摘要是页面自己的导语(档案重建的期里是话题)
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OpenAI 的五级:现在是 L1,说快到 L2 了Bloomberg 参加了 OpenAI 的一场内部会议,把他们对未来 AI 的分级透了出来,Level 1 到 Level 5。
对照 DeepMind:按能力和泛化度两轴分DeepMind 去年发过一篇更学术的 Levels of AGI。它是个二维表:纵轴是 performance(能力),横轴是泛化度(narrow 还是 general)。
Agent 技术栈:一年之内明显变厚了有机构在持续跟踪 agent 基础设施。去年那版技术栈很薄:agent 的核心技能就 action、planning、memory 三样,其中 planning 和 action 被认为就是模型本身的能力,memory 相当于数据库,context 是给模型做 ETL 准备,platform 层管托管、评测和构建框架。
最缺的是 agent 的 IDE这期一个明确判断:这个领域很缺 IDE。写 agent 应用时,能把 flow、对话更新、工具调用这些自动可视化出来的调试工具,能极大提高效率。
GraphRAG 的开源复现,下一步接 Neo4j微软那套 GraphRAG 是自己从头实现的,没用第三方框架,代码量不小,主要逻辑都在 index 那部分。
阿里的 Data-Juicer,以及国内开源的现实Data-Juicer 是这期推荐的项目:做大模型相关的数据 pipeline 工具层,覆盖的环节非常多,pretrain 和 fine-tuning 的数据处理都能接。
code2prompt:把代码读成知识工程code2prompt 读你的代码,然后做知识树那类知识工程的事。比较实用的一个用法是文档化:选一个 document 模板,它会遍历所有源码,帮你把代码文档写出来。
零碎:端侧兼容、ISO 42001、提示词管理端侧:有个 SDK 同时兼容 Linux、Mac、iPhone、安卓。iPhone 那边能跑通,是因为新的机器学习 SDK 把 Metal 那套封装得足够抽象,新版 iOS 上兼容性都不错。做 demo 挺合适。
共 8 条 · 数据 2026-11-04
条目 28 个 · 本期资料 28 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记
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这一期讲到的机构、人、App 和模型 9 个 · 名称匹配(名字在标题里记「主角」,只在正文里记「提及」),待复核;按它们在这一期被讲到的条目数排
被讲到最多的(按故事线 / 专题 / 条目数)
共 9 条 · 数据 2026-11-04
机构 · 9
- OpenAI公司 · 11 个模型 · 1 个 App
- Google公司 · 11 个模型 · 6 个 App
- GitHub公司
- Microsoft公司 · 3 个模型 · 3 个 App
- Bloomberg L.P.公司
- Amazon公司 · 1 个模型
- LangChain公司
- Prime Intellect去中心化训练 · San Francisco
- 环球影业公司
共 9 条 · 数据 2026-11-04