在人工智能研发的最前沿，OpenAI 的 DevDay 举办了一场激动人心的会议，深入探讨了人工智能的最新进展。该会议旨在探索人工智能的发展和未来潜力，特别关注类智能体技术，这是人工智能研究中一个快速发展的领域。这次讨论的核心是 OpenAI 的两个开创性产品：GPT 和 ChatGPT。
会议由 OpenAI 的两位知名人士主持——GPT 项目的首席工程师 Thomas 和负责监督 ChatGPT 产品管理的 Nick。他们一起开始讲述 ChatGPT 引人入胜的旅程，ChatGPT 是一种对话式 AI，自成立以来取得了重大进展。
他们的演讲强调了由 GPT-4 提供支持的 ChatGPT 如何凭借其在处理自然语言、理解语音、解释代码甚至与视觉输入交互方面的先进能力代表了人工智能的新时代。两人强调，这些发展不仅扩大了人工智能的技术视野，还扩大了其实际适用性，使其成为全球开发人员和用户的宝贵工具。
GPT的三大支柱
会议的核心围绕着 GPT 的复杂架构，揭示了它们是如何由三个基本组成部分构建的：指令、操作和知识。这个三元组构成了 GPT 的支柱，提供了一个可以根据不同需求进行调整和定制的多功能框架。
- 说明（系统消息）：这个元素是 GPT 的指导力量，塑造了它们的交互风格和响应机制。指令类似于赋予 AI 特定的个性或指令，使其能够以适合应用程序上下文或主题的方式做出响应。
- 行动：动作是 GPT 的动态组件，允许它们与外部系统和数据进行交互。这种连接性将 GPT 的功能扩展到了单纯的对话之外，使它们能够执行任务、管理数据，甚至控制其他软件系统，从而增加了一层实用性。
- 知识：最后一个元素是 GPT 可以访问和利用的大量信息和数据存储库。这个知识库不是静态的;它可以扩展和完善以包括特定的数据集，使 GPT 能够提供知情且与上下文相关的响应。
通过这种三方结构，开发人员可以创建 ChatGPT 的定制版本，根据特定主题、任务或用户需求进行定制。会议强调了这种灵活性如何为人工智能应用的创新开辟了无限的可能性，使 GPT 成为现代技术武器库中的强大工具。
现场演示：将概念变为现实
演讲包括现场演示，展示了 GPT 的灵活性和强大功能。例如，创建了一个以海盗为主题的 GPT，以说明指令如何赋予 AI 独特的个性。另一个演示涉及 Tasky Make Task Face，这是一个通过动作连接到 Asana API 的 GPT，展示了在任务管理中的实际应用。
此外，一个名为 Danny DevDay 的 GPT 配备了有关该事件的特定知识，展示了将外部信息集成到 AI 响应中。
Mood Tunes 简介：创意应用程序
一个特别有趣的演示是“Mood Tunes”，一个混音带大师。它结合了视觉、知识和音乐建议，根据上传的图像创建了混音带，展示了 AI 的多模态功能。
辅助 API：新领域
OpenAI 的领军人物 Olivier 和 Michelle 介绍了 Assistance API。这个新的 API 旨在在应用程序中构建 AI 助手，其中包含代码解释器、检索系统和函数调用等工具。该 API 简化了创建个性化和高效的 AI 助手的过程，如各种实际示例所示。
