吴恩达押注Agent新作用官宣！零样本符号完成图片方针检测

  举个栗子，在一张长满草莓的图片中，提示词为“未老练的草莓”，AI模型立马分分钟帮你找出。

  据吴恩达介绍，曾经视觉AI要想辨认物体，需要在很多标示数据上练习，而现在AI只需瞥一眼图片，时间短考虑后（其时约20~30s）就能马上输出正确内容。

  现在这个AI东西人人免费可玩（也为开发者供给了API），仅曩昔几小时，一网友试玩已新鲜出炉~

  传统视觉AI的方针检测，常常要制作很多边框来标示数据，然后在神经网络上练习。

  而现在，新的AI体系将耗时耗力的标示进程省掉了。它将感知规划举动等都糅合在一起，经过调用一系列东西，以及对使命长度进行推理，终究完成了零样本符号输入输出。

  按他的说法，这就比如“睁眼版”o1和DeepSeek R1，看一眼，然后当即考虑作答。

  介绍进程中，除了一开始说到的草莓辨认，他还展现了其他几个demo（请大家来找茬doge）。

  当然更有用的场景是，假设在家里翻箱倒柜找不着东西了，呼唤它来协助（妈妈：别整天妈妈妈）。

  当然，还有相似下面这样的日常日子。AI成功找到了一大盘食物中的寿司，不过在找货架上的汽水时，网友反应只要具体到芬达这个品牌名才有时机成功，单纯提示“汽水”nonono。

  同一张图，当网友企图找出戴帽子的人，AI显着漏了，一眼就能看到23号队员。

  经网友总结，明显Agentic Object Detection对一些遍及的问题（如遮挡、光线过曝等）还无法杰出习惯。

  正如咱们前面说到的草莓，有火眼金睛的网友发现，AI误将一个光线欠安的老练草莓辨认为“未老练”。

  不过吴恩达也早已说到，现在这个还仅仅开始测验，查验测验质量、答复速度等后续还会进行优化。

  众所周知，吴恩达从2017年脱离百度后（百度前首席科学家）便投身AI创业。

  2017年6月，他官宣了第一个创业项目Deeplearning.ai，主要和教育相关（他现在仍是斯坦福大学CS客座教授）。

  这是一个AI在线教育渠道，经过供给深度学习课程和资源，协助人们学习AI技能。

  在这之后，他又推出了第二个创业项目Landing.ai，专心于帮企业完成人工智能转型。

  从其时的介绍来看，其方针是经过AI技能进步企业功率，处理制造业中的痛点问题。例如进步出产功率、优化供应链办理、削减糟蹋等。

  后来Landing.ai还和富士康等企业建立了战略协作伙伴关系，共同开发AI技能、人才和体系。

  也几乎是一起，他在2018年景立了第三个创业项目AI Fund，明显这是一家专心于出资人工智能草创企业的出资基金。

  其时资金规划到达1.75亿美元，出资者包含NEA（New Enterprise Associates）、红杉和软银等一众闻名组织。

  其时他就说到，就像大言语模型（LLMs）在零样本形式下作业（提示模型逐一生成终究输出token，而不修正其作业），Agent在履行一系列过程（如规划、履行、反思等）后或许比单次发生更好的作用。