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 author:廖总

-<em>Last revised 2023/04/18</em>
+*Last revised 2023/04/18*

 先声夺人：AI 时代最大的陷阱，就是盲目考察 AI 能为我们做什么，而不去考虑我们能为 AI 提供什么

-## <em>免责声明</em>
+## *免责声明*

 本文纯文本量达 16k（我也不知道字数统计的 28k 是怎么来的），在这 游离散乱的主线 和 支离破碎的文字 中挣扎，可能浪费您生命中宝贵的十数分钟。

@@ -616,7 +616,7 @@ AutoGPT 主要特性如下：

 作为正题的回归，我们需要重新考虑什么是一个 AI，一个能帮助我们的 AI 应当处于什么样的现实形态？

-<em>我们需要的 </em><em>AI</em><em> 仅仅是大语言模型吗？如果是，它能帮我们做什么呢？如果不是，那 AI 的实质是什么呢？</em>
+*我们需要的 **AI** 仅仅是大语言模型吗？如果是，它能帮我们做什么呢？如果不是，那 AI 的实质是什么呢？*

 我首先武断地认为，我们需要的 AI，并不是一个语言模型实体，而是一个复杂智能系统

@@ -803,7 +803,7 @@ Generative Agents 的知觉设计：关联性难题

 仅就这方面而言，作为一个方向性的倡议，对知觉系统的开发可能分为以下步骤

-#### <em>数据处理/管理</em>
+#### *数据处理/管理*

 - 对 办公文件/数据 构建通用读取接口
 - 以同类信息为单位，设计通用的字段（由人设计和管理，AI 能力尚不至此）
@@ -827,7 +827,7 @@ Generative Agents 的知觉设计：关联性难题
  - 如储存进 mongoDB
 - （设计孪生数据的自动更新机制）

-#### <em>知觉系统驱动</em>
+#### *知觉系统驱动*

 - 基于上述索引数据库，以视图为单位进行访问，并设计 视图 2 Prompt 的转化格式