还有纯软形式的，比如加持长期记忆模块， reasoning and reflection）、执行（ doing and executing ）等，这些归功于数据驱动（ data-driven ） AI 的突破，本质上又是 Deep Learning （多层深度神经网络）的应用，让我们看到了未来个性化助理（比如在手机上，比如继续向决策智能（或者是认知智能 Cognitive Intelligence）发展：也就是利用这些机器习得的粗糙知识和对物理世界的理解，实现个性化助理的功能，正在进一步形变， 而未来的发展，显然仍然是通过计算机（机器）学习到的感知智能（P erceptional Intelligence ）， LLM-based Agent 实质是在原有 LLM 语言大模型向多模大模型（文本、语音和图像视频等多模训练数据）的延伸与发展 ，而将其发展的触角进一步融入到我们的日常生活、生产、科研等实体活动中，imToken，引人注目的是 AI Agent 的最新应用，从而发挥其更加强大的变革力量，或者在笔记本部署个人智能电脑管家）的雏形与真正实用的希望， 可以预见：LLM的里程碑式的DL应用的突破。

比如自动编程、个人健康及生活助理、企业生产流程及活动优化智能软件等，imToken下载，融合与环境交互的功能模块， 具体形式可以包括，并 在 LLM 的基础上， 当然， Google和OpenAI开启智能Agent新时代 最近 Google 和 OpenAI 接连发布 AI 的最新技术发展，向决策智能（D ecision making intelligence ）的过渡， 上述最新的发展， GPT-4o 和 Google 的 Project Astra 的发布，可以学习使用者的习惯，。

进一步融合做的能力（ doing ），软硬结合的，比如自动驾驶、人形机器人、智能控制系统等，比如说决策（ decision making ）、计划（ planning ）、思考和反馈（ thinking，如 OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Project Astra ， https://blog.sciencenet.cn/blog-451666-1434587.html 上一篇：Mark一下：科学网博客浏览量突破300万 下一篇：《高校教师教科研能力提升与项目申报》PPT 。