也既既有对这个输入的操作，也有对这个输出的解析，还有对付出的限制，就是输入，它必须要是某一个操作。
然后在这个在这个release context就可以做很多。
非常bye端或者非常复杂的操作。
比如说上个月特别特别活，骗了很多投资，而不是骗了很多投资。
在。什么ai做的ai？ Ai软件工程师，一个叫davin的东西，他就是你直接在这个框里面写上你要做什么，你要做什么。
软件开发，然后也会车。他就先先是去生成了一个总体的计划，然后又根据这个计划看起来很忙，一步一步的又是上网搜狐文档，又是写代码，又是在这个命令行里面调试，又是去device。
看一下，非常神奇的做一大堆操作。
然后这个就已经是比比如最开始说大元模型的，而给上文输出一些下文要复杂的很多很多的一个应用。
虽然虽然它现在是。
内部测试，很难说它到底这是是真是假，但总之是吸引了很多。
投资人，再往上撤就超级火，然后他本质上就是把这个大元模型的而不充下文。
以及前来说的这些对输入输出的操作以及整体的这些流程。
哎，用了很多很多风种就拼在一起做菜，因为额，现在好几个不同的团队都做了这个东西，大家复刻，然后他们基本都是基本都是用这个rec框架来实现。
然后前面我说，讲了平时对用大元模型做东西的时候，需要对输入输出对模型还有整体这个控制流程做的这些操作，接下来是想讲一些比较有趣，比较好用的。
对前的这些操作进行了封装的开源软件，或者是把研究效率吧。
好，接下来就就有各种pons的内容，比如最近看了一个博客，他归纳了这些抽象和抽象，抽象和封装的方法，但是归纳归归纳。
他还是要说，因为这个isoos的后联网模型是七成，所以我们这个规大大模型的封装方法也得是七层。
不过我发现他好像看一下这个数字标号和holidays是是上过来的，它的应用层是第二次。
虽然虽然他是碰死了，但是感觉说的还是听得到的，并且他统计规划也挺全面的。
所以接下来我是按它这个规划的方法，从从底下上了来，带大家看几个开两框架。
首先是最底层的一些碰撞，是在比如说open aid， gp的api或者是直接掉high inface。
在那个transformer的基础上对这个输入和输出的内容做一些控制，以及根据这个输入输出做一些简单的控制流程。
这个也就是其实就是说对这刚才总结的这些我需要做的操作，你的某一个小点。
怎么来实现？
当然这个做做这个东西的人实在是太多了。所以谢谢。
有无助种想要的caller来做这个事情是比如有专门做这些事情的一种。
Dsl叫做叫lmq啊。
他看起来是比较像python，然后它运行的时候也是你把它做的一个doc string，现在已经有了python程序里程最基本的功能是你要描述你描述你要做什么，就直接写一个d，写一个定定层的一个string就可以这个顶层
string就是额，给这个大模型的输入，然后说说的话可以还有一个对对对它，它它这个语法有个view可以来控制什么时候结束生产比如，长度不能超过120或者，然后到了第一个七号上结束。
然后前面前面做了一些输出之后，你还可以再走动的，手动的让接下来输出是以这个某一个东西开头就是他一下接下来说不要也自己answer is开头，这样你可以让诶等于说对这个对这个生存的过程做一个引
导要输出变得更有结构一些。然后这个输出你可以对这个格式做一些限制，比如title也直接说我付出这个num要是一个等数这样写了之后他输出，的时候可能会有一个正则表，然后他会对你选下一个死的时候，他会
强行选不合这个正在表示的下一个词，但是这个前提是你的大模型足够的好，能。
本身他有这个能力，然后我们强调做一些限制的时候，他才能够注册的比较好。
最后你输出这个结果之后，他还会把这个结果自动提起出来，存到这个，那我们这个变量里最后的好处就是你相当于写一个iphone函数中间用这个，这个uncle di销来描述一个调大模型的过程，它就直接封装成
一个pass函数，你可以折在你的application里面，它。
而torry的东西，如果你不喜欢学一个dsl的话，也可以直接用纯python来实现，就是用guidence这个。
这个库它和前面这个uncle做的东西都是一完全对应的，只是它是。
额作为一个python的函数，哎，作为repeason could，然后你每每步操作都是去调研一个python的函数，比如刚才你们描述的一个事情怎么做？
你直接写一个。先生，做这边数字化一个llm这个对象，然后这个对象有一个加重写的这个加法，你只要摆一个字符串加到里面，就是把这个字符装备给这个大模型，然后你如果加这个栈的话就是去直接去去调，去跟着前面这个输入去调，用大
模型，然后stoff是你可以控制它什么时候结束。
然后同样也可以对输出的格式去做一些限制。比如你可以给他几个候选人，让他安全。
一二，这里面是二线，或者给了一个重点是或者给一个cfc，这些都都可以。
然后这个输出，如果你加一个name等于什么的话，它会直接把这个申诉东西提起来放在一个你比如说这个name的变量里，这样你可以直接去访，问这个变量要根据这个变量的内容去做一些条件控制这个条件控
制你，同样也是在给这个书里面加这个书里面加的东西，让它还在付出，可以了。
更有结构了，基本上是和前面的imq完全一样的功能，只是它是它不是jsl，它是直接一个pro。
在这个基础上。还可以做并行，而且m， q和guides他们基本上只有J和spec 2 两种控制。
源于这个se浪，这个工作，它是加入了four这样一个言语，这个对应的就是前面说的那个如果你这个回答可以从多个角度并行的展开的话。
那如果我们在实现上真的让它去并且这样的话可以快可以快不上，而这个slan是加了这个falk之后，你可以先有某种方法。
先先先想出来你回答这个问题需要有几个方面，然后其实force它每一个方面分别的，在不同的不同的本来是。
不同的旅游里面去。
主持人，最后你再把他们转在一起就是比如说把这个结果拿出来去做，去重新设定生存。
一个总结。
而这个工作不仅是加了那个folk的源语，还做了一个运行时还有编译的东西，这样甚至可以不用去手动去写这个fork，而是你可以直接写一个。
直接去也去写一封信，或者去顺序的去执行这个不同指令。
然后它会变异的是和执行的时候会去分析什么时候会有dependency说没有dependency，如果没有dependency，他就会自动去把它变成一个并行的执行。
但这个主要是为了效率上有一些好处。
然后前面说的这些都是你用python或者用某种变成语言来写一个程序描述你需要的这个对输入和出车的操纵以及整体的这个额执行流程，然后去用一个编译器解释器或者是用一个硬件式来运行你写的手
续。
事儿。当然，只要只要是有写程序，就一定少不了用russ来重写。
然后微软，微软做的这个东西叫做什么aici，哎，我感觉这个还是挺胖子，他想他想说的是，我还是大家还是用同样的这一套，这套源于但是他而且就是就是说怎么怎么定义。
这个输入的prompt怎么接下来怎么怎么控制，让他让他列表出出还是怎么能复出还同样同样一套东西，但是他要把这个东西抽象出一a vi，就说你实现前的这些控制的时候是。
怎么对这个概率做操作，怎么样，你把它avira，放用这个工作，把这些东西分享成一一些接口，然后然后他说，你不管是用什么语什么叫dsl，什么语言来写这个控制代码你都要用我们这我们这一套。
层层层接口来实现，然后你实现了之后再把它编译成编译成wason。
就是就是revenue的那个我们这边是web 3 里。
然后他在。他又hack了一下，这个一个value meeting是用python来实现你刚才编写的这些控制代码。
额，我感觉他做这么一套非常的就是他。他强行把这个控制和控制的控制的编写和控制的执行分成了两个部分，要控制执行又要用wasm和这个rust来说。
功能上好像没有你直接直接用前面盖的缩着im kll来做，有什么本质上的级别，但是他可能是想要做什么企业级的应用比如你用户直接提交一个控制流程给他好像这个控制流程可以用不同的语言来写，然后他
来帮你。在他的企业级的运行时，上来做。当然可能是我没没懂他到底要做做什么。
我看来它是挺碰瓷的一个想法。
然后前面我们说，对这个输入输出去做控制流程做控制基本都是模式，都是写一个有什么语言，写一个代码，然后再搞一个运行时来执行，根据这个代码去调用大大模型，或者调用这个in，或者是做一些别的操作，然后
这个，这个工作叫这个，叫苏州long的工作。他的想法是，我刚干脆，我也不去写什么运行。
时也不讲我这个控制的语言到底要用什么格式，用什么语法，我直接用一个有点像type stript没代码的方法把这个东西写出来，然后我也不去不去写一个解释，器去解释执行它，而是我直接把它删贴到那
chat cpt里，然后跟他说，你现在是要执行一个伟大嘛？你看是这个伪代码，直接到运行时，请你来根据这个very different way它的执行。
然后B 2 是比较神奇的是这样这样也可以work就他给的这个例子是开有一些员工，然后最低工资是一万一万两千一万string120,000然后你要根据这个工资数量给他重新到新，然后再用。
对一套说出来，然后这个涨薪的部分他是想用大模型来实现。
如果是在前面的，用前那个方法你需要收东西写啊，我们的输入应该是什么样了，然后得到了下一个输出之后我又要怎么去额，格式化啊，怎么怎么样？
然后这个student的想法是，你直接用用你喜欢的语言来把你要做的这个事情描述出来。
就是它这里。你要先先先run，然后再去看又要做什么。
掌心，最后40%的这个数字就是用用自己短暂中的一个编程语言把它写出来，然后直接位给大伙行，然后告诉还请你去执行这个尾单了，就是非常神奇的是，这个这个也可以work，它可以输出安妮想要的
这个想法不行，执行了这些计算还用额这一项格式去输出来。
Ok，那总结一下，就是说。
为了实现对输入输出还有整个控制流的这些小的控制。
有各种不同，还有可能有太多的就五六个，五六个轮子来实现这些操作。
我们用的时候就随便选一个自己喜欢的口味就可以了。
接下来的还有接下来下一步。是在对收入数字控制上更更更进一步。
抽象吧，就是说你不去不再去，不在消息操作底层的这些，哪输入怎么写，师傅怎么写，而是更bocks在你的实际要解决的问题上。
然后就是想说一个一个暴论，就是说，大模型可能比较在，做应用的时候可能比较。
有用的一点是，你要可以，它可以去帮你。近似实现一些人来手动写代码很难写出来的。
额东西，而这里就是里说的函数是变成一个函数，比如说，你有一些你有一些动物，你想要找一个词来描述他们，如果如果让人用了，如果不是用一个什么机器是cc的方法单独来讲，写一个确定的城市来做这个好像是
很难做到的，或者额，你要生成一些假的数据诶，可能要要编写一些比较复杂的规则啊。
什么要到，要有一个词典？整个多了，可能编写起来也比较费劲儿。
如果我们直接因为现在大模能力非常强，基本上你给他一个输入，给他一个什么任务他都可以做，所以如果我们直接把大这个alm拿过来，让他作为这些。
人比较难写的函数的实现的话，游客会比较的方便，所以我们需要的一种封装是我只要给他一个来数签名就可以直接用lm来实现这个我只可以就可以用调用调用来实现，不是说不是说要写这个函数的代码。
同样实现。这个风中也有很多不同的不同风格的。
开一下项目或者别的项目。
其中一个我觉得非常有意思的是，一个叫ds paid项目。
他的想法是，我前面前面我要用lm来做一个编程上函数的近视近四而在，而神经网络是要去做一个数学上函数的。
近四。这这两件事情而存钱用网络和这个又大大模型同时是同时都是要去做一个函数的。
近似那么，我是不是可以参考一下大家是怎么封装神经网络的，来做一个picture风格的对编程函数的近四把这个petforch开发之后，大家不知道就是有非常流行的去实现神经owner的一个不是
现有一些比较高层的抽象方法，其实现成要落的一个cool。
这个DS派里的最基本的结构是一个。额，一个函数，而这个函数你不需要还有一个函数，只要有一个函数签名就可以不要去描述它是啊，最最最基本的要素是要有一个函数，签名就是收入，是什么都不是什么，但是这个收
入和数字，名字如果是有有意义的就更好。如果没有意义的话，你可能还需要lowy m描述一下这个输入是什么，支出是吗？
这个函数去做的是什么东西？
当然，这个例子里不就叫question说出这个server，所以非常明显是做一个问答。
然后你只要写出这个函数签名，把它包装在dspect their predictly，它就变成了一个真的python的函数，你就要把这个question trying起来，就可以去调调am来，输出一个
answer.
然后这里这个DS派掉president就和non pall里的endir module一样，然后派人两猫这个就是电影，其实也是定义了一个函数的。
计算过程，你只要给他一个true，一个tensor，或者输入一个数，它输出的就是另外一个数。
或者这个分，这个是一样。
然后有了这个简单的一个函数，你还可以去把它做一个复合，比如前面说的这个channel sout你给了这个问题之后，不要直接说复答案，而是要先一步来想，哎，这个其实就是你对上面这个上面这个函数的
输出，做一个做一个包装。
然后这个包装就是一个符合函数的概念，在在在是做神经网络的时候，你也是啊，有了其他的一个点module，然后你写写写，再写一个一点点module把，把把把上面，把办法之前的module放起来，在第二次派
里你也是把刚才这个函数放在放在另外一个东西里面来实现这个，这个叠加。
这样的好处就是海如果你是手写的话，你就写你修改。
比如你要写child south，你就需要受众来给他一些例子，然后手动来写一个
Less thing state。我们要influence来想。
我做一些很多复制粘贴的比较dirty的work，但是如果包装成一个爱 python类的。
复核的话，你就可以直接复用这些，这些东西不用自己去做。
字符串的拼接。当然操作了额，同样刚才之前给的一个例子，说，对，有了输入之后，如果我们能上网或者是去自己的什么文档库里找一些相关文档，把它放在输入里。
额可以改善这个效果，这个在DS， p k也是通过这个符合函数来来做到。
最后在神经网络里，我们不是不是简简简简单单定义的？
一定义这个函数怎么计算它就可以用了，而是需有一个训练的过程，给他一些输入，输出，让他用background去找到这些函数里的参参数应该是什么值。
在放到这个大模型，这一边虽然说现在的大模型你可以直接给它一个指令，它就能比较好的执行，但是这个也是有一些优化的空间，比如，在给职业的同时，你给给一些例子。
然，后如果你有一大堆例子，比如你有一个，几千个，几百个，怎么从这些例子里选出几个有代表性的例子放到这个大模型的输入里来提高。
效果，这样这样也是一个优化的问题。然后类比当然是用linux到pytorch这边。
Ty touch的训练，神经网络在大高兴这边就是你给他一大堆的输入，然后他从这里面找到一些比较有代表性的例子来，放到放到这个收入前，这里。
然后再在pytorchy它service再再ds，快给它管这个东西叫做一个compare。
还有另外一个风格是。
你不是今天写一个简单写一个签名，简单写一个签名的书名字叫什么名字，而是用用一些强类型的方法。
额，比如用这一张，或者用什么额外的那个dating tation来定义一下输入的各个参数都是不仅不仅告诉sars animals还要告诉这些这个参数的具体的类型是一个shing的list然后同样输
出输出额，你也要继续定义一下它是什么函数类型。
这样做的好处就是你可以给他更给这个大本性，更多的，更多的引导，并且你你用的时候也非常的方便，因为每一个输出都是你想要的格式，不需要额外去做这些不需要处理这个错误的情况。
而这个东西的实现是。
额，下面三个月这个instructor这个focus，这两个库都是直接利用了大模型已经有的函数调用能力还有前面相应的说了现在的double基本都是训练了，然后去调epi，你只要给他api的
Skima api的各个函数的各个参数的类型，它就可以对应的复出了。
而现在这些库呢，是把你这个函数对用的过程去转换成一个大模型，能能接收的额函数的用列表，然后直接去就在这个大合型能去正确的调这个函数。当然
也可以用前面说的底层封装理，你去强行让输出符合某一种格式的方式来做到让这个大模型的输出。
直接试一个符合你的数据类型的F和你的数据类型。
Okay诶。
我整个这一段讲的是说大模型可以直接用来作为某一些很难形式化的函数的实现。
然后它的应用之一是一个我觉得非常非常非常神奇的工作，这个是。
去年12月， google发的一个叫code，他是来做一些逻辑推理问题，这个想法是，比，如数学测试问题，你完全可以把一个统计转换成一个，把把一个数学问题转换成一堆。
额派一个python程序来去调什么S去做这些计算，这样得出结果都比较好。
然后放在放在一个逻辑推理或者辅助垃圾处理问题上。
可能某些部分，如果你能用python来去让他严格的按照某个逻辑来执行的话，他的效果会比较好。
但是呢，这个任务的某一部分又可能比较抽象。额，很难说你写一个python函数就能做到，比如这里的问题是，我给了一大堆地名，然后你要算出来。
我去过哪些国家？这里这个大语言模型比较擅长的是它可以根据定名来找到对应的国家，是什么国家，但是它不擅长的，是去做。
比较。比较固定的手术，或者说去算算重。去重这些。
这些操作，然后这个google，这个child code的想法是，我要混合使用python和大模型来解决这样的这样的问题，比如给了这个输入之后，它会先用先生生成一个一个python程序，但是这个
python程序里并不需要每一步都有完整的实现。
就这个问题的如果人写成去了，做的话，就是先找到这些，先把这些地名驱虫，然后再找到定名。
对用的国家就是在国家做一个驱虫，就是说这个国家的。
数量，但是你要从地名对应到国家，如果让你写代码来写的话，可能非常的复杂。
而check code里，它生成这个代码干脆就没有实现这个getcount。
这个，反而这个函数而是它执行的时候，它是一行一行执行。
如果这个好像执行了，如果这行是一个合法的facebook代码可以直接执行的话，他就直接用python执行，如果还发现这一行。
对行，不是没办法直接执行的话，没法直接用发生解释器执行的话，他会去调用费用大模型来执行。
这这个执行不了这一行，而这里的输入就是，你这行代码以及前面的各种局部变量是什么状态？
然后输出就是执行了。这一行。假设这个函数已经被正确的实现的话，正确的实现之后执行完这一行代你的各个的各个几乎变得应该是什么状态。
所以最后最后的结果就是你给了一个代码，其中有一些部分不需要完整的实现，但是还可以考这个代码。然后对于解决这些需要编程又需要一些近似的方法，而近四的问题是非常。
我觉得这个想法非常非常非常有趣，那效果效果也是很好。
在这个基础上，今年又有一个还是上个月？还是这个，反正就不久前有一个到处买热搜的。
工作叫做大语言模型，作为编译器。
但是此时我感觉本质上和上一个工作差别，差别不是很大，它比较大的差别是说我不是每一个问题具体分析，而是。
想办法先把一个问题构造成一个比较抽象的额，比如前面这个计算，计算去过，去过哪里，我不是先写trave，去过哪里，而是把它封装成一个函数，函数的收入是一些地名，这样我就可以针对一类问题写一个比较general的程
序。
而不是根据某一个具体的输入来写一个状态。
但我觉得这个改进并不是并不是特别的分支吧。
额，然后它的执行。这一边不是说额， python和大模型混合执行，而是完全用。
大模型，整个把这个程序输进去，这些这个有点，这个4000个，就是那个速度， long就是你，你随便随便写一个维单版放到大我心里，它也能。额，跟他成功之间，他也能执行个7788。
Ok，刚才讲的是说一个比较在中间的抽象，就是你直接把大模型来做一个作为函数的实现来使用。
最后是更上层的风抓，也就是你都不要去讲你要定义什么函数，也不用去想你要怎么操作出怎么操作，输出，而是你只要给一个比较模糊的想法，你要做什么，第二你就然后就是说你这个用户有点类似一个产品经理的角色，
你只要给出一个。
大致的或者说一个这些老板的想法，一个老板的就是你只要给出一个大致的你要做什么，然后下面这个。
额。下面这个应用他就根据你这个想法，比如说创创造一大堆不同。
写出一对不同的解释，创造一些不同不同角色的大模型额，比如有专门的程序，有专门的美工，有专门的跟你对接的，负责沟通的角色，而且决策之间又互相互相抄，家互相协作。
最后一个相对于一个相对自主的方式直接完成各种流程，就实现一个比较高层的结果。
这个现在好像是一个很很火的。
大家都在做的。
方向。当然当然可能也也挺挺挺急的，因为很难说他有什么。
理论上的创造吧，更多的是你直接把打这个lm拿来当一个玩具来用。
然后想要做这个。这这个，这个大家管这个东西叫agent，我要做这个agent有一些。
以前这它这个，这个博客里已经列了一些东西，比如说matter cpt out out out outside大概有一个想法，就是你给一个比较高层的想法，他会先去调这个大模型，去帮你写一个合适的提示词，比如
说，你要写一个代码，它会去直接帮你写，因但是去调到大门前想想看什么什么样的人写代码比较强，然后他说可能是可能是，可能是。
新华的学生写代码比较强，然后把接下来就会就会自动的去提示下一个大模型的时候，你是也是清华的一个学生跟你来怎么能写一个代码？
当然我，我们这儿这些很有意思，所以我就。不具体讲这些A政策框架是怎么实现，而是想讲一个用这个agent的思路就做大模型内存管理的一个工作他这个paper的名字直接就需要。
大模型作操作系统。当然他但是他实际上只就算自上我们非要认为他是一个social的话，他也只做了内存管理这一个方面的事情。
好这个工作叫叫麦子鸡皮。
他要解决的问题是，现在啊，不是现在，现在大多数出来的，当然现在最最最近有一个工作的时候可以有无限大的分数，但是比较常用的大模型都是有一个上下文窗口的限制，由他训练的时候，或者是他硬件实现的时
候，只见过最长比方说八千八千一百九十二个词，你超出这个范围，他要么就是处理不了，要么就share给要么就是用那个软件上处理不了，要么就是他根本没有这么没这么近过。
所以你给他超过这个东西的内容他也做不对。这个就有点类似。
我们的电脑原理原理上一个一个应该是个无穷床的指带，但是但是我们的内存是有限的。
所以我们用电脑的时候会有一个操作系统来帮你把额，再使用这样的内存放在 swap到硬盘里或者swap到什么地方就要让让你的应用程序有一个你有你有5000大内存的假象。
然后这个map gp这个工作他就是想要碰瓷一下呵。操作手那个什么而已，说既然你操作系统可以把不用的内存放在。
来做一个训练，内存把不用的内存放在别的地方，那我这个大元模型，这个上下文是有限的，我也可以自动的来调度一下，把不消的东西暂时暂时从这个上下文里拿出来。
然后它整个实现的过程也是和虚拟的方式在还是挺像的。
就是他在咳咳咳咳，正常大于M型的这个这个调用的外面的一个循环。
如果他发现这个上下文。
上下文比较已经用了差不多了，他就会产生一个他叫他叫system alert。
在此时就和和中段挺像的吧，是终止下来你们在做的时间下，这两天就先别聊了，而是咳嗽直接告诉这个大楼性，说你的这个上下文不够用啊，请你先你做出一些操作，这个时候他能做的操作就是把把现在上下文那个
所以现在上下文明的内容去写入到。一个外部的损失。
比如说他这个例子也聊了，你说内存google，他赶紧把里面的重要信息写在某一个地方，然后它这个web的软件实现里，一旦发现，这个大模肯定要对用这些函数就会把这些内容从从上下文你拿出来写在点到
一个文件里或者写到一个physical里。
这其实其实他是想碰瓷一下操作系统去那存里，你要把一个1月分页换出的这每个操作。
我好像少了一页。
好吧。其实然后他在聊的时候，如果他发现你聊了一个什么话题，他会去主动的去在这个外部的strength里去搜索聊聊的一个话题，比如你要到一个生日，他会主动去搜索这个但是内容，看看是不是之前聊
过，甚至只是他被sup到外面的申诉你了，这次是有点像操场里哎，你去做一个预读的操作，然后并且你还要把这个东西的sub，而是把存在硬盘上safe回来。
啊最后他这个软件上还做了一个 Five four的一个缓存管理就是说你之前前面这个sopping进来的东西，我放在一个额队列里，然后当你内存不够的时候，才会自动把这个队列里的前面东西拿出
来。
那这就是来就是这样这样一个工作。但是他起的标题是说他要把大模型作为操作系统。
Okay。好，我。我想想了大概就是这么多，就是说从大这个大的模型只是给了上门可以去写下文，然后他有一些额外训练，可以跟随指令。
可以。调用一些函数，然后。我如果我们日常真的要用大爱，不是长，如果我们真的要用大元母亲做一些应用，或者做一自己的任务的话，可能会需要经常对，那可能会不是希望我直接利用这个给上的一些下文的能
力，而是能有一些抽象或者封装的方法来帮我更快的解决。
我要自己主要做的问题。
而现在这个不管是开源设计还是学术界，里面有很多。
实现这些封装的方法比如底层，底层这些控制封装已经有56个字可以来做，然后你如果只想只是想用大模型来替代一些比较难做的函数的实现，也有也有很多不同cover的选项可以来做。
最后，如果是哎，比较悬殊的，你要让一大堆大联合行来互相交流，或者是你直接给一个给一个，额，你的大概想法，他就可以对一系列操作来帮你实现这样一个大大模型，大员过程作为agent的想法。
额，现在也非常火，有很多人在做。当然这个这是是是搞笑还是真的比较真的有用？
现在我们还不太清楚。
我想讲的就是这么多。
大家来感谢paro。
我，我看一下线上有没有值。另外，同学们有，有人有问题。
你哪买个东西可以拿，买个问题。
你能找个你桌面上有个wt 4， 那个flow chat看起来很好看呀。
就是那个他上来的哈哈哈哈哈哈哈经典经典景点。
对吧？对。
桌面上，我这边的存在都是经典经典东西，而这个这个，这个我根本记不住，就是哈哈哈。
这个比较base啊，这是韩省哪天在hello有拨号吗？
我还没有我大那个康哥今年追了我去考回，结果后来我一个。
我们这儿好像一年啊对啊，那个
六点，19点maybe啊，所以找到苏联。
我五点钟起床啊对啊，那个会长大人让我五中齐，我就不敢，我就不敢，我就不敢。
三，跟气，
其实其实也可以。 Buddy当时就是
呵。
没事儿。
好了。四点钟。
你不小心借了一点的教室，那就只能七点。
没事，区别不大，这个就有更多，不会。我们这儿，我们这儿每年好像只有。
对，我们现在协会就是1123月，还有秋天，不知道几月会有培训和考试，然后错过错过就没有了。
你这个你去好吧。
把我就一直错了。
不好，按了一个。
就我们这，我们这个考试，你要找当地无线电视协会的人，找了一个有有这个考试资格证的人给你考。
不，不过也是有一个题库，有一个题库，他直接上那个网站上随机生成一个一一套体，然后你现场做，做完就可以拿证。
只是
等着你从design回中国，谢谢。
Share的吗？可以这样的吗？
有广播的话，可以的，应该可以，可以的，可以找回，可以到个电话第一台了。
北京一样的问题，你应该说到一种。
Okay okay.
No.
不好？
那我不错啦呵，我尽量，我尽量，正好南亚还得想一个还有享用我的呼号
啊，你们还能自己选的吗？
我们好像我们不能吗？我也不知道啊。
我类都是分配的，现在没有。
一般都是给一个前辈，你要选，你也只能编一点后准嘛，就一条pr就吧，对吧。
对对对前，这个是的。
大家想这个什么不记得？
我看看。
我这里是va 6 或者ve 6。
那个一六program刚好。
好吧，那哎呀等等啊，还有了，有了呼号之后，好像还可以把它把它作为你的那个汽车的车牌号。
真的，你们还有这种canada也可以甩车吧，挺好。
是就是不仅可以选，而且还专门给这个业余无线电的人有专门的一种。
喔还有对有