如果真是这样的话，Agent的开发会重新蓬勃发展。可以自动化工作流程、与其他Agent交互并随着时间的推移变得更好的Agent。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
看起来各有所得，但其实格力和孟羽童都遭到了不少争议。
该发言人通过电子邮件告诉TechCrunch:“Articul8的通用人工智能软件产品是从头开始为企业的需求而构建的，并且针对部署速度、可扩展性、安全性和可持续性（包括成本）进行了优化。” 该平台提供了在企业安全边界内保持客户数据、培训和推断的人工智能功能，同时为客户提供云端、本地或混合部署的选择。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。