女明星谁的胸大
女明星谁的胸大
女明星们的身材一直是备受关注的话题，而胸部大小更是成为了一个争议的焦点。那么，女明星中谁的胸大呢？让我们来一起探讨一下。
第一名：范冰冰
范冰冰的胸部一直是备受瞩目的，她不仅因为自己的实力成为了中国影视圈的一哥，而且她那高高挺起的胸部更是成为她的代表之一。范冰冰的胸部曾经在某次活动中，被媒体直接称为“巨乳”，可见她的胸部大小确实是非常惊人的。
第二名：林志玲
林志玲的身材一直是亚洲女性中的代表之一，她不仅有一张惊人的漂亮面孔，而且身材更是远近闻名。作为一名模特出身的她，她的身高和身材比例都非常完美，而她的胸部也是非常引人注目的存在。
第三名：刘亦菲
刘亦菲是中国影视圈的一哥，她的形象一直都非常清新脱俗。虽然她的胸部并不是非常大，但是由于她的身材比例非常完美，所以她的胸部也非常吸引人。刘亦菲的胸型非常完美，让人不得不感叹自然之美。
第四名：周冬雨
周冬雨虽然年纪比较年轻，但是她的身材也是非常让人羡慕的。她的胸部虽然不是非常大，但是也非常有曲线美。周冬雨的身材比例非常完美，让人不得不感叹她的天生丽质。
总结归纳
女明星的身材一直是备受关注的话题，而胸部大小也是成为了一个争议的焦点。虽然每个人的审美观点不同，但是不可否认的是，范冰冰、林志玲、刘亦菲和周冬雨的胸部都是非常出众的。无论是胸部大小还是胸型和身材比例，她们都能够让人感受到自然之美。
在这里，我们并不是在评判女明星的身材好坏，而是希望大家能够善待自己的身体，无论你的胸部大小如何，都应该让自己健康快乐。
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此(ci)前(qian)爆(bao)火(huo)的ChatGPT，唯(wei)一不太(tai)好(hao)用的地(di)方(fang)，就(jiu)是需要人类來(lai)prompt。 而(er)Auto-GPT的一大(da)突(tu)破是，可(ke)以(yi)让AI自我提(ti)示，就是說(shuo)，这个AI完全(quan)不需要咱(zan)们人类了。 短(duan)短七(qi)天時(shi)間(jian)，它(ta)就在(zai)GitHub上(shang)獲(huo)得(de)了驚(jing)人star數(shu)（已經(jing)突破5万），并吸(xi)引(yin)了無(wu)数开源(yuan)社(she)區(qu)的關(guan)註(zhu)。 项目地址(zhi)：https://github.com/Torantulino/Auto-GPT?ref=jina-ai-gmbh.ghost.io Auto-GPT到(dao)底(di)有(you)多(duo)火，看(kan)这張(zhang)網(wang)友(you)做(zuo)的對(dui)比(bi)圖(tu)就知(zhi)道了——僅(jin)仅幾(ji)天的时间，它就追(zhui)平(ping)了某(mou)个紅(hong)極(ji)一时项目差(cha)不多積(ji)攢(zan)了11年(nian)的star。 不过，在为Auto-GPT狂(kuang)歡(huan)的同(tong)时，我们也(ye)有必(bi)要退(tui)一步(bu)審(shen)視(shi)其(qi)潛(qian)在的不足(zu)之(zhi)處(chu)，探(tan)討(tao)这个「AI神(shen)童(tong)」所(suo)面(mian)臨(lin)的局限和(he)挑(tiao)戰(zhan)。 近(jin)日(ri)，Jina AI CEO Han Xiao發(fa)表(biao)了一篇長(chang)文《揭秘(mi)Auto-GPT ：生(sheng)產(chan)陷(xian)阱(jing)的炒作和硬(ying)道理(li)》，與(yu)我们深(shen)入(ru)探讨了Auto-GPT究竟是一个开创性的项目，还是另(ling)一个被过度炒作的人工(gong)智能实验。 Auto-GPT是如(ru)何(he)工作的？ 不得不说，Auto-GPT在AI領(ling)域(yu)掀(xian)起(qi)了巨(ju)大的波(bo)瀾(lan)，它就像(xiang)是賦(fu)予(yu)了GPT-4記(ji)憶(yi)和实體(ti)一樣(yang)，让它能够獨(du)立(li)应对任务，甚(shen)至(zhi)從(cong)经验中(zhong)學(xue)習(xi)，不斷(duan)提高(gao)自己的性能。 为了便(bian)於(yu)Auto-GPT是如何工作的，让我们可以用一些(xie)簡(jian)單(dan)的比喻(yu)来分(fen)解(jie)它。 首(shou)先(xian)，想(xiang)象(xiang)Auto-GPT是一个足智多謀(mou)的機(ji)器(qi)人。 我们每(mei)分配(pei)一个任务，Auto-GPT都(dou)會(hui)給(gei)出(chu)一个相应的解決(jue)計(ji)劃(hua)。比如，需要瀏(liu)覽(lan)互(hu)聯(lian)网或(huo)使(shi)用新数據(ju)，它便会調(tiao)整其策(ce)略(lve)，直(zhi)到任务完成。这就像擁(yong)有一个能处理各(ge)種(zhong)任务的私(si)人助(zhu)手(shou)，如市(shi)場(chang)分析(xi)、客(ke)戶(hu)服(fu)务、市场營(ying)銷(xiao)、財(cai)务等(deng)。 已关注 关注 重(zhong)播(bo)分享(xiang)贊(zan) 关閉(bi) 觀(guan)看更(geng)多 更多 正(zheng)在加(jia)載(zai) 正在加载 退出全屏(ping) 视頻(pin)加载失(shi)敗(bai)，請(qing)刷(shua)新頁(ye)面再(zai)試(shi) 刷新 视频詳(xiang)情(qing) 具(ju)体来说，想让Auto-GPT運(yun)行(xing)起来，就需要依(yi)靠(kao)以下(xia)4个組(zu)件(jian)： 架(jia)構(gou)： Auto-GPT是使用强大的GPT-4和GPT-3.5语言模型构建(jian)的，它们充(chong)當(dang)机器人的大腦(nao)，幫(bang)助它思(si)考(kao)和推(tui)理。 自主疊(die)(die)代： 这就像机器人从錯(cuo)誤(wu)中学习的能力(li)。Auto-GPT 可以回(hui)顧(gu)它的工作，在以前的努(nu)力的基(ji)礎(chu)上再接(jie)再厲(li)，并利(li)用它的歷(li)史(shi)来产生更準(zhun)確(que)的結(jie)果(guo)。 內(nei)存(cun)管(guan)理： 与矢(shi)量(liang)数据庫(ku)（一种内存存儲(chu)解决方案(an)）集(ji)成，使Auto-GPT能够保(bao)留(liu)上下文并做出更好的决策。这就像给机器人配備(bei)了长时记忆，可以记住(zhu)过去(qu)的经历。 多功(gong)能性： Auto-GPT的文件操(cao)作、网页浏览和数据檢(jian)索(suo)等功能使其用途(tu)廣(guang)泛(fan)。这就像赋予机器人多种技(ji)能来处理更广泛的任务。 然(ran)而，这些誘(you)人的前景(jing)可能还尚(shang)未(wei)轉(zhuan)化(hua)为Auto-GPT真正可以实現(xian)的能力。 天價(jia)的成本(ben) 想要在现实的生产環(huan)境(jing)中使用Auto-GPT，首先面临的障(zhang)礙(ai)便是其高昂(ang)的成本。 由(you)于任务需要通(tong)过一系(xi)列(lie)的思維(wei)迭代来完成，为了供(gong)更好的推理和提示，模型每个step通常(chang)都会用盡(jin)所有token。 然而，GPT-4的token并不便宜(yi)。 根(gen)据OpenAI的说法(fa)，具有8K上下文窗(chuang)口(kou)的GPT-4模型，对于提示部分，每1000个token收(shou)費(fei)0.03美(mei)元；而对于结果部分，每1000个token收费0.06美元。 而1000个token大概(gai)可以換(huan)算(suan)成750个英(ying)文单詞(ci)。 让我们分解思维鏈(lian)中每个step的成本，假(jia)設(she)每个動(dong)作都用尽了8000个token的上下文窗口，其中80%是提示（6,400个token），20%是结果（1,600个token）。 提示成本：6,400个token x 0.03美元/1,000个token = 0.192美元 结果成本：1,600 个代幣(bi) x 0.06 美元/1,000个token = 0.096美元 因(yin)此，每个step的成本就是：0.192美元 + 0.096美元 = 0.288美元 平均(jun)而言，Auto-GPT完成一项小(xiao)任务需要50个step。 因此，完成单个任务的成本就是：50个step x 0.288美元/step = 14.4美元 以VueGPT为例(li)：这是一个Auto-GPT创建的AI，旨(zhi)在使用Vue JS创建网站(zhan)应用程(cheng)序(xu)，我们来看看它在思维链中的一个step 而且(qie)这还是一次(ci)就能出结果的情況(kuang)，如果需要重新生成，成本会更高。 从这个角(jiao)度来看，Auto-GPT目前对大部分用户和组織(zhi)来说，都是不现实的。 开发与生产 乍(zha)一看，花(hua)14.4美元来完成一项復(fu)雜(za)的任务，好像并无不妥(tuo)。 舉(ju)个例子(zi)，我们首先让Auto-GPT制(zhi)作一份(fen)聖(sheng)誕(dan)節(jie)食(shi)譜(pu)。然后，再找(zhao)它要一份感(gan)恩(en)节食谱的話(hua)，猜(cai)猜会发生什(shen)麽(me)？ 沒(mei)错，Auto-GPT会按(an)照(zhao)相同的思维链从頭(tou)再做一遍(bian)，也就是说，我们需要再花14.4美元才(cai)行。 但(dan)实际上，这两个任务在「參(can)数」的区別(bie)应該(gai)只(zhi)有一个：节日。 既(ji)然我们已经花了14.4美元开发了一种创建食谱的方法，那(na)么再用化相同的錢(qian)来调整参数，顯(xian)然是不符(fu)合邏(luo)辑的。 想象一下，在玩(wan)《我的世(shi)界(jie)》（Minecraft），每次都要从头开始(shi)建造(zao)一切(qie)。显然，这会让遊(you)戲(xi)變(bian)得非(fei)常无趣(qu) 而这便暴(bao)露(lu)了Auto-GPT的一个根本問(wen)題(ti)：它无法区分开发和生产。 当Auto-GPT完成目標(biao)时，开发階(jie)段(duan)就完成了。不幸(xing)的是，我们并没有辦(ban)法將(jiang)这一系列操作「序列化」为一个可重用的函(han)数，从而投(tou)入生产。 因此，用户每次想要解决问题时都必須(xu)从开发的起點(dian)开始，不仅费时费力，而且还费钱。 这种低(di)下效(xiao)率(lv)，引发了关于Auto-GPT在现实世界生产环境中实用性的質(zhi)疑(yi)，也突显了Auto-GPT在为大型问题解决提供可持(chi)續(xu)、经濟(ji)有效的解决方案方面的局限性。 循(xun)环的泥(ni)潭(tan) 不过，如果14.4美元真的能解决问题，那么它仍(reng)然是值(zhi)得的。 但问题在于，Auto-GPT在实际使用时，经常会陷入到死(si)循环裏(li)…… 那么，为什么Auto-GPT会陷入这些循环？ 要理解这一点，我们可以把(ba)Auto-GPT看作是依賴(lai)GPT来使用一种非常简单的编程语言来解决任务。 解决任务的成功取(qu)决于两个因素(su)：编程语言中可用的函数範(fan)圍(wei)和GPT的分治(zhi)法能力（divide and conquer ），即(ji)GPT能够多好地将任务分解成預(yu)定(ding)義(yi)的编程语言。遺(yi)憾(han)的是，GPT在这两点上都是不足的。 Auto-GPT提供的有限功能可以在其源代码中观察(cha)到。例如，它提供了用于搜(sou)索网絡(luo)、管理内存、与文件交(jiao)互、執(zhi)行代码和生成图像的功能。然而，这种受(shou)限的功能集縮(suo)小了Auto-GPT能够有效执行的任务范围。 此外(wai)，GPT的分解和推理能力仍然受到限制。尽管GPT-4相較(jiao)于GPT-3.5有了显著(zhu)的改(gai)進(jin)，但其推理能力遠(yuan)非完美，进一步限制了Auto-GPT的解决问题的能力。 这种情况类似(si)于嘗(chang)试使用Python构建像《星际爭(zheng)霸(ba)》这样复杂的游戏。雖(sui)然Python是一种强大的语言，但将《星际争霸》分解为Python函数极具挑战性。 本质上，有限功能集和GPT-4受限的推理能力的结合，最終(zhong)造成了这个循环的泥潭，使Auto-GPT在許(xu)多情况下无法实现预期(qi)的结果。 人类与GPT的区别 分治法是Auto-GPT的关鍵(jian)。尽管GPT-3.5/4在前任基础上有了显著的进步，但在使用分治法时，其推理能力仍然无法達(da)到人类水(shui)平。 问题分解不充分： 分治法的有效性在很(hen)大程度上取决于将复杂问题分解为较小、易(yi)于管理的子问题的能力。人类推理通常可以找到多种分解问题的方法，而GPT-3.5/4可能没有同样程度的适应性或创造力。 識(shi)别合适基本案例的難(nan)度： 人类可以直观地選(xuan)擇(ze)适当的基本案例以得到有效的解决方案。相比之下，GPT-3.5/4可能难以确定给定问题的最有效基本案例，这会显著影(ying)響(xiang)分治过程的整体效率和准确性。 问题背景理解不充分： 虽然人类可以利用其领域知识和背景理解来更好地应对复杂问题，但GPT-3.5/4受其预先訓(xun)練(lian)的知识所限，可能缺(que)乏(fa)用分治法有效解决某些问题所需的背景信(xin)息(xi)。 处理重叠子问题： 人类通常可以识别出解决重叠子问题时，并有策略地重用先前计算过的解决方案。而GPT-3.5/4可能没有同样程度的意(yi)识，可能会多次冗(rong)余(yu)地解决相同的子问题，从而导致(zhi)解决方案的效率降(jiang)低。 Vector DB：过度的解决方案 Auto-GPT依赖向(xiang)量数据库进行更快(kuai)的k-最近鄰(lin)（kNN）搜索。这些数据库检索先前的思维链，并将它们融(rong)入到当前查(zha)詢(xun)上下文中，以便为GPT提供一种记忆效果。 然而，考慮(lv)到Auto-GPT的約(yue)束(shu)和局限性，这种方法被批(pi)評(ping)为过度且不必要地消(xiao)耗(hao)資(zi)源。其中，反(fan)对使用向量数据库的主要論(lun)点源于与Auto-GPT思维链相关的成本约束。 一个50步的思维链将花费14.4美元，而一个1000步的链将花费更多。因此，记忆大小或思维链的长度很少(shao)超(chao)过四(si)位(wei)数。在这种情况下，对最近邻点进行窮(qiong)举搜索（即256维向量与10,000 x 256矩(ju)陣(zhen)之间的点积）被證(zheng)明(ming)是足够高效的，用时不到一秒(miao)鐘(zhong)。 相比之下，每个GPT-4调用大约需要10秒钟来处理，所以实际上限制系統(tong)处理速(su)度的是GPT，而非数据库。 尽管在特(te)定场景下，向量数据库可能在某些方面具有優(you)勢(shi)，但在Auto-GPT系统中实现向量数据库以加速kNN「长时记忆」搜索似乎(hu)是一种不必要的奢(she)侈(chi)和过度的解决方案。 智能体机制的诞生 Auto-GPT引入了一个非常有趣的概念(nian)，允(yun)许生成智能体来委(wei)托(tuo)任务。 虽然，这种机制还处于初(chu)級(ji)阶段，其潜力尚未被充分挖(wa)掘(jue)。不过，有多种方法可以增(zeng)强和擴(kuo)展(zhan)当前的智能体系统，为更高效、更具动態(tai)性的互动提供新的可能性。 使用異(yi)步智能体可以显著(zhe)提高效率 一个潜在的改进是引入异步智能体。通过结合异步等待(dai)模式(shi)，智能体可以并发操作而不会阻(zu)塞(sai)彼(bi)此，从而显著提高系统的整体效率和响应速度。这个概念受到了现代编程范式的啟(qi)发，这些范式已经采(cai)用了异步方法来同时管理多个任务。 另一个有前景的方向是实现智能体之间的相互通信。通过允许智能体进行通信和協(xie)作，它们可以更有效地共(gong)同解决复杂问题。这种方法类似于编程中的IPC概念，其中多个線(xian)程/进程可以共享信息和资源以实现共同目标。 生成式智能体是未来的方向 隨(sui)着GPT驅(qu)动的智能体不断发展，这种创新方法的未来似乎十(shi)分光(guang)明。 新的研(yan)究，如「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」，强调了基于智能体的系统在模擬(ni)可信的人类行为方面的潜力。 论文中提出的生成式智能体，可以以复杂且引人入勝(sheng)的方式互动，形(xing)成观点，发起对话，甚至自主计划和参加活(huo)动。这项工作进一步支(zhi)持了智能体机制在AI发展中具有前景的论点。 通过拥抱(bao)面向异步编程的范式转变并促(cu)进智能体间通信，Auto-GPT可以为更高效和动态的问题解决能力开辟(pi)新可能。 将《生成式智能体》论文中引入的架构和交互模式融入其中，可以实现大型语言模型与计算、交互式智能体的融合。这种组合有可能徹(che)底改变在AI框(kuang)架内分配和执行任务的方式，并实现更为逼(bi)真的人类行为模拟。 智能体系统的开发和探索可极大地促进AI应用的发展，为复杂问题提供更强大且动态的解决方案。 總(zong)结一下 总之，围繞(rao)Auto-GPT的熱(re)議(yi)引发了关于AI研究现狀(zhuang)以及(ji)公(gong)眾(zhong)理解在推动新興(xing)技術(shu)炒作中的作用的重要问题。 正如上面所展示的，Auto-GPT在推理能力方面的局限性、向量数据库的过度使用以及代理机制的早(zao)期发展阶段，揭示了它距(ju)離(li)成为实际解决方案还有很长的路(lu)要走(zou)。 围绕Auto-GPT的炒作，提醒(xing)我们膚(fu)淺(qian)的理解可能让期望(wang)过高，最终导致对AI真正能力的扭(niu)曲(qu)認(ren)识。 话虽如此，Auto-GPT确实为AI的未来指(zhi)明了一个充滿(man)希(xi)望的方向：生成式智能体系统。 最后，Han Xiao总结道：「让我们从Auto-GPT的炒作中吸取教(jiao)训，培(pei)養(yang)关于AI研究的更为細(xi)致和知情的对话。」 这样，我们就可以利用生成式代理系统的变革(ge)力量，繼(ji)续推动AI能力的邊(bian)界，塑(su)造一个技术真正造福(fu)人类的未来。 参考资料(liao)： https://jina.ai/news/auto-gpt-unmasked-hype-hard-truths-production-pitfalls/返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：