这次我们提一个概括总结性的问题：
关于机器学习的最新研究有哪些突破？
这个AI智能体从今年的各大研究中精准提炼出了“多模态”和“Agent”这两个概念，正是今年的大热门。
如此一来，有了AI智能体们的加持，一天速读100篇论文就不再是什么难事了。
除了读论文这件事，智谱AI在现场还展示了其它AI智能体联动的案例，主打的就是实现“跨部门协作”。
例如“喂”给智谱清言一个5分钟的讲义PPT，让它先生成一个讲义大纲：
然后再@一下“复杂流程图”这个AI智能体，就能把讲义大纲一键转成流程图了：
再如搞个活动策划，现在有了清流，相当于给你配备了多个助理。
我们先向“PPT助手”这个AI智能体提出需求：
我要策划一个线下音乐节，帮我写一个策划方案，格式要方便阅读。
当然，即便是AI，方案一次性通过的概率也是不大，这时候我们可以继续在上面这个AI智能体对话框中，@一下另一位AI智能体“活动方案策划达人”来交叉验证一下：
你觉得这个方案有什么问题吗？
可以看到，“活动方案策划达人”在第一版的基础之上又做了进一步的优化工作。
最后，我们就可以要求“PPT助手”基于优化的版本，来生成PPT了：
根据上述内容生成一个方案PPT。
不过有一说一，我们现在所熟知的多数AI聊天机器人，依旧是以prompt为驱动，也就是用户问一句，AI就会答一句。
而AI智能体的运作方式则是更具自主性，我们只需给出一个任务目标，它就能一步一步去完成工作。
但现实中的问题往往错综复杂，即便AI智能体能够胜任某个单一的工作，但若对于解决“复合型问题”来说依然存在挑战。
这也正是智谱AI的清流功能要啃下的硬骨头。
如Andrej Karpathy就不止一次的在公开演讲中表达过这个观点，并且他还认为：
AGI在形式上将具备AI Agents的某些特性；这不仅仅是一个AI智能体的事情，而是需要很多的AI智能体共同联动。
OpenDay上，智谱清言还介绍了一个新的功能。知识库，还是可以构建“挂载”超大知识库的AI智能体功能——足足可以hold住100000000（1亿）个字的那种。
我们现在就不妨在亲测一下效果。例如我们上传100篇存在本地的文件（一次可上传50个）：
从上传到解析完毕，也就是不到1分钟的事。
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