Native AI 对比 A Generalist Agent
在 Native AI 和 A Generalist Agent 的对决中，哪个 AI All In One 工具是冠军？我们评估定价、替代品、赞成票、功能、评论等等。
如果你必须在 Native AI 和 A Generalist Agent 之间做出选择，你会选择哪一个？
当我们检查Native AI和A Generalist Agent时，两者都是AI启用的all in one工具，我们会发现什么独特的特征？ 这两个工具都没有领先，因为它们都有相同的点赞数。 您可以通过投票来帮助我们决定获胜者，并使天平倾向于其中一个工具。
认为我们错了？投票并向我们展示谁才是老大！
Native AI
什么是 Native AI?
Native AI 通过为所有应用程序提供单一 AI 界面，引入了一种变革性的应用程序管理方法。借助 Native AI 拥抱未来，上下文切换、繁琐的用户界面 (UI) 和重复的手动任务将成为过去。
体验闪电般快速的交互、简单直观的界面和轻松的自动化功能，旨在简化您在 Slack、Gmail、Jira 等各种应用程序上的工作流程。统一的平台带来无缝体验，让您专注于提高工作效率，而不是同时处理多个应用程序。
Native AI 邀请您加入他们的私人 alpha 版，为您提供免费机会参与每周吸引用户的创新。凭借各行各业专业人士的认可，很明显，Native AI 正在为工作场所的效率和效力树立新的标准。
A Generalist Agent
什么是 A Generalist Agent?
Gato 是 DeepMind 在其 2022 年 5 月研究文章《A Generalist Agent》中介绍的通用智能体。一个具有共享权重的变换器策略处理聊天、图像描述、Atari 游戏和真实机器人手臂堆积积木等任务，均来自同一模型。文章将其描述为一种多模态、多任务、多体现策略，根据上下文选择输出文本、关节扭矩、按钮按压或其他标记。
该领域的大多数工具为每个任务领域训练独立模型。而 Gato 则将每种模态和环境序列化为扁平标记序列，并通过类似大型语言模型的变换器处理。这意味着一个预训练检查点可以在对话、视觉和控制之间切换，无需更换架构。
训练过程中，来自模拟和真实环境的数据与自然语言和图像数据集混合，损失被掩码处理，使 Gato 仅预测动作和文本目标。部署时，先对提示进行标记化，每个新观察结果追加到序列中，模型在 1024 标记的上下文窗口内一次采样一个动作向量。博客中包含按领域分组的任务图表，显示预训练模型达到专家分数阈值。
该文面向 AI 和机器人研究人员多于普通软件用户。您可以在 deepmind.google 阅读和引用该研究；这里审查的页面没有公开注册流程、API 层级或下载按钮。
Native AI 赞同数
A Generalist Agent 赞同数
Native AI 顶级功能
**通用 AI 界面：**通过单一 AI 界面管理您的所有应用程序。
快速交互：利用打字、说话和点击方法，享受与应用程序的超快速交互。
简单的用户界面：受益于易于导航的简约用户界面，并提供基于上下文的 AI 建议。
轻松自动化：使用自然语言命令自动执行工作流程中的任务。
**安全和隐私：**原生 AI 确保您互动的安全和隐私。
A Generalist Agent 顶级功能
一个具有相同权重的transformer可以玩Atari游戏、为图像生成字幕、聊天，并用真实机器人手臂堆积积木
部署时保持1024标记的上下文窗口，覆盖先前的观察和动作
在2022年5月deepmind.google发布的A Generalist Agent文章中宣布
根据活动环境输出文本、关节扭矩、按钮按压或其他标记
训练时将多模态数据序列化为扁平标记批次，像大型语言模型一样处理
损失掩码在训练期间将预测限制为动作和文本目标
Native AI 类别
- All In One
A Generalist Agent 类别
- All In One
Native AI 定价类型
- Freemium
A Generalist Agent 定价类型
- Free