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JARVIS

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介绍JARVIS项目的最新研究与开发进展

JARVIS项目专注于人工通用智能(AGI)的研究，提供最新的技术和工具。最新发布的EasyTool简化了工具的使用，TaskBench用于评估大型语言模型的任务自动化能力。项目支持本地、远程和混合模式的部署，满足不同配置需求。通过ChatGPT进行任务规划、模型选择、任务执行和响应生成，整合多个专业模型解决复杂的AI任务。

JARVISHuggingGPTAI任务任务自动化GPT-4Github开源项目
GitHubHugging Face论文文档

JARVIS项目介绍

JARVIS是一个探索人工通用智能(AGI)并为整个社区提供前沿研究的项目。它的核心理念是利用语言作为接口,让大型语言模型(LLM)连接众多AI模型来解决复杂的AI任务。

系统概述

JARVIS是一个协作系统,由LLM作为控制器,以及来自HuggingFace Hub的众多专家模型作为协作执行者组成。系统的工作流程包括四个阶段:

  1. 任务规划:使用ChatGPT分析用户请求,理解其意图,并将其分解为可解决的任务。
  2. 模型选择:ChatGPT根据模型描述,从HuggingFace上选择合适的专家模型来解决规划好的任务。
  3. 任务执行:调用并执行每个选定的模型,将结果返回给ChatGPT。
  4. 响应生成:最后,ChatGPT整合所有模型的预测结果,生成最终响应。

主要特性

  • 支持多种运行模式:服务器模式、网页界面、Gradio演示和命令行界面
  • 灵活的配置选项,可根据硬件资源选择不同规模的本地部署
  • 支持OpenAI的Azure平台服务和GPT-4模型
  • 提供Web API接口,可访问中间结果
  • 支持NVIDIA Jetson嵌入式设备

最新更新

JARVIS项目持续更新和改进。最近的一些重要更新包括:

  • 发布EasyTool,简化工具使用
  • 发布TaskBench,用于评估LLM的任务自动化能力
  • 提供基于langchain的轻量级版本
  • 支持OpenAI的Azure平台和GPT-4模型
  • 添加Gradio演示和Web API接口

快速开始

用户可以通过简单的步骤快速开始使用JARVIS:

  1. 配置OpenAI Key和HuggingFace Token
  2. 根据需要选择运行模式(服务器、网页、Gradio或命令行)
  3. 安装依赖并下载必要的模型
  4. 启动相应的服务或界面

配置选项

JARVIS提供了多种配置选项,以适应不同的使用场景和硬件资源:

  • 支持多种LLM模型
  • 可选择本地推理、HuggingFace推理或混合模式
  • 可根据RAM大小选择不同规模的本地部署

结语

JARVIS项目展示了利用LLM作为控制器,协调多个专业AI模型的强大潜力。它为探索更通用、更灵活的AI系统开辟了新的道路,为AGI研究提供了宝贵的实践平台。

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