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如果你对人工智能代理感兴趣，可能会发现理解用户的表达是一项挑战。你基本上只能选择向像ChatGPT这样的语言模型发送请求，获取JSON对象，或者使用像NLTK、SpaCy、Rasa等复杂且庞大的Python实现。 最新版本的开源Sophia自然语言理解（NLU）引擎刚刚发布，详细信息包括在线演示，请访问： https://cicero.sh/sophia/ 该引擎使用Rust开发，最大的特点是其自给自足且轻量化的特性。没有外部依赖或API调用，处理速度约为每秒20,000个单词，提供两种不同的词汇数据存储——基础版本为79MB，包含145,000个单词，而完整词汇版本为177MB，包含914,000个单词。与那些需要多吉字节安装的Python系统相比，这是一项巨大的提升，后者的处理速度最多也只能达到每秒300个单词。 Sophia引擎内置了词性标注器、命名实体识别、短语解释器、指代消解、拼写错误自动更正、多层次分类系统，允许你轻松将词汇集映射到动作等。它还配备了一个友好的本地RPC服务器，方便你通过任何编程语言运行，具体实现页面提供了代码示例。 不幸的是，由于数据中名词偏重，词性标注器仍然存在一些小问题。该引擎在229百万个标记上进行训练，使用了4个词性标注器中的3个共识得分，但基于PyTorch的标注器表现不佳。不过，这些问题在一周内都可以轻松修复，感兴趣的话可以查看这里的问题和解决方案： https://cicero.sh/forums/thread/sophia-nlu-engine-v1-0-released-000005#p6 目前正在开发高级上下文感知升级，预计几周内发布，这将是一次巨大的提升，使其能够区分例如“访问google.com”、“访问马克的想法”、“访问商店”、“拜访我的父母”等指令。同时，还将推出更先进的混合短语解释器，以及将分类系统转换为向量评分，以便更好地聚类和细化词汇。 NLU引擎本身是免费的开源软件，Github和crates.io的链接可以在网站上找到。然而，不得不采用典型的双重许可模式，并提供高级许可证，因为生活总是喜欢和我开玩笑。目前资金紧张，不想多谈。如果感兴趣，可以听听这段6分钟的音频介绍： https://youtu.be/bkpuo1EtElw 我需要一些进展，因为目前只有RTX 3050用于计算，无法修复词性标注器。给你一个优惠。目前的高级价格约为未来上下文感知升级发布后价格的三分之一。 现在就获取副本，立即访问带有SDK的二进制应用程序，新的词汇数据存储将在一周内发布，修复后的词性标注器将开源，几周后将推出上下文感知升级，这将是一次巨大的改进，届时价格将上涨三倍。此外，我保证会尽一切努力确保Sophia成为全球领先的NLU引擎。 如果你对部署任何类型的人工智能代理感兴趣，这将是你工具箱中的一款优秀工具。与其向ChatGPT请求JSON对象并得到不可预测的结果，不如使用这个自给自足的小工具，它驻留在你的服务器上，速度极快，每次都能产生相同可靠且可预测的结果，所有数据都保留在本地并对你保密，没有每月的API费用。这是一个不错的交易。 此外，这也是为了一个优秀的事业。你可以在“起源与最终目标”帖子中阅读Cicero项目的完整宣言： https://cicero.sh/forums/thread/cicero-origins-and-end-goals-000004 如果你能看到这里，感谢你的倾听。如有需要，请随时通过matt@cicero.sh直接联系我，我很乐意与你交流，必要时可以通话等。 有关Sophia的完整信息，包括开源下载，请访问：https://cicero.sh/sophia/

大家好， 市面上有很多人工智能代理构建工具。但说实话，对于大多数人来说，它们仍然难以使用。每天，我都看到有人在使用这些代理创建工作流程时遇到困难，并在Upwork上发布他们的需求。 因此，我们开发了Nutix。只需上传您的屏幕录制，便可以完成。 Nutix会观察您的操作，理解您的工作流程，并立即用人工智能代理构建它。您需要授权访问底层应用程序，以便代理能够运行。 访问超过2500个应用程序，并在此基础上构建您的自动化流程。 无需提示，无需编码。只需展示一次，您就完成了。