在自然之中探索科技馆挖掘GPT的隐藏实力就靠它了

克雷西，作为一名技术探索者，我将以我的视角重新阐述这个GitHub新项目的魅力。这不仅是一个简单的工具，它能够极大地提升ChatGPT完成复杂任务的能力，支持包括GPT3.5和GPT-4在内的多种模型。

通过精巧的拆解技巧，这个项目能调用外部资源，为GPT提供更加全面的信息处理能力。在其调教下，GPT-4回答问题时，从68%提高到了85%，展现了显著进步。我们甚至用倒拔垂杨柳这样的独特问题进行测试，将诸葛亮、孙悟空和林黛玉三个选项呈现给它，让它展示出其学习与理解能力。

需要注意的是，由于缺乏实际使用GPT-4 API的情况，我们不得不手动模拟开发者的方法来测试。不过，这并不妨碍我们对其潜力的热烈讨论。开发者利用MMLU数据集，对未经调教和调教后的版本进行了严格对比。结果显示，无论是在数学还是其他领域的问题中，都取得了显著提升，比如从40%到60%。

这种智能化处理方式，可以形象地被比喻为职场中的角色协作：用户是“甲方”，将任务分配给“经理”；而“经理”则进一步拆分并交由更低级别的小组成员执行。而这些小组成员负责编写伪代码，最终交由AI系统运行。此过程对于普通用户来说无需额外操作，只需像使用普通GPT一样输入问题即可。

SmartGPT之所以有效，是因为它可以通过添加类似“let’s think step by step”的提示来提高回复准确率，并且具有回溯功能，可以发现并纠正之前错误答案。此外，其工作流程受到了三篇学术论文启发，旨在优化链式提示方式、动态记忆以及LLM自我回溯等方面。

相比其他工具，如AutoGPT，在智能化拆分任务这一点上，SmartGPT有着更强大的推理能力，而且配置过程简便易行。但同时也要承认，这个项目刚刚发布，还需要时间去完善稳定性以及优化环境资源消耗的问题。

随着科技日新月异，有人认为我们可能低估了AI尤其是OpenAI自己所拥有的潜力。而对于你来说，你期待看到未来的人工智能如何发展呢？虽然目前还没有开箱可用的版本，但如果你愿意花时间搭建一个Linux环境，那么根据项目页面上的指示，你就可以体验一下这项前沿技术：

https://github.com/Cormanz/smartgpt

此外，如果你对背后那些学术论文感兴趣，也可以查看以下链接获取更多信息：

[1]. https://arxiv.org/abs/2305.02897

[2]. https://arxiv.org/abs/2303.11366

[3]. https://arxiv.org/abs/2303.17071

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