LangChain：如何组合 ChatGPT 和 Wolfram Alfa 以获得更准确和详细的答案
简单来说
LangChain 是一次尝试教 AI 如何与 Wolfram Alpha 一起工作 ChatGPT.
系统对 Alpha 或 GPT 3.5，取决于用户的问题。
LangChain 可以解决世界上数学、物理和知识方面的一堆问题。
不再讨论人工智能是否通过 图灵测试. 结果，创建了可以区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的检测器。 如今，对于任何人来说，靠自己完成这件事即使不是不可能，也是具有挑战性的。
不依赖于这种探测器的完善，人们已经开始接受新的生活规则。 例如，他们 禁止使用生成式人工智能 考试中的语言工具和 强制科学论文的作者 以书面形式报告此类工具的任何使用情况。
从今年开始，我们不再怀疑 ChatGPT 可以写一个 演讲、论文、布道或讣告 在专业层面。 现在，我们对此类人工智能系统提出了完全不同的主张。
例如，什么是真正的人工智能？
- AI 无法创造出一首伟大的歌曲（因为，作为澳大利亚著名摇滚音乐家、诗人和作家 Nick Cave 写入 关于写的歌词 ChatGPT 按照尼克·凯夫的风格，“歌曲源于痛苦和艰难的创作内心斗争，算法没有感觉，数据也没有受到影响”）；
- AI 比以往任何时候都更先进，但它在回答以下问题时经常出错：
- 了解测量单位（例如，芝加哥和东京之间有多远？）；
- 复杂的计算（例如，3 的 73 次方是多少？）；
- 最近事件的当前知识（例如，2022 年 XNUMX 月全球发生的事情）。
但是人工智能领域的一切都在以疯狂的速度发展。 如果第 1 点（创作“伟大的歌曲”）仍然存在问题，那么第 2 点已经取得了重大进展。
一个月前，斯蒂芬·沃尔夫勒姆 建议这样的解决方案 is GPT 池化和 Wolfram Alpha。 它可以提供语言智能、理解和处理自然语言信息的强大组合，从 GPT，以及计算智能，以计算术语理解和处理信息，来自 Wolfram Alpha。 这种组合可以让你通过结合两种思维来获得更准确和详细的答案：语言和计算。
这样的组合可以实现理想的人工智能助手 在人类文本生成之间轻松切换 以及使用自然语言命令的非人类计算任务。 理想情况下， ChatGPT 应该学习 Wolfram 语言，这是一种人类和计算机可以“计算思考”的语言。
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IBM 的 James Weaver 对此进行了首次简化尝试。 他创建了自己的积分方法版本， ChatGPT-浪链。 这并不完全是沃尔夫勒姆的初衷，而是对他方法的模仿。 而不是教学 ChatGPT 如何与Alpha合作，LangChain简单地将Alpha和 GPT 3.5、技术 ChatGPT 是建立在. 系统对 Alpha 或 GPT 3.5，取决于用户的问题。 如果问题更适合需要确凿事实或计算的计算模型，它将对 Alpha 进行 API 调用。 但如果问题需要较低的精度和更多的创造力，它会调用 API GPT 3.5.
LangChain 可以解决世界上数学、物理和知识方面的一堆问题。 在谈话的最后，LangChain“猜测”到 2035 年 AI 可以达到人类智能水平。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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