最强组合：HuggingFace+ChatGPT ——
HuggingGPT，它来了!
只要给定一个AI任务，例如“下面这张图片里有什么动物，每种有几只”。
它就能帮你自动分析需要哪些AI模型，然后直接去调用HuggingFace上的相应模型，来帮你执行并完成。
整个过程，你要做的就只是用自然语言将你的需求输出。
这项由浙大与微软亚研院的合作成果，一经发布就迅速爆火。
英伟达AI研究科学家Jim Fan直呼：
这是我本周读到的最有意思的论文。它的思想非常接近“Everything App”(万物皆App，被AI直接读取信息)。
而一位网友则“直拍大腿”：
这不就是ChatGPT“调包侠”吗?
AI进化速度一日千里，给我们留口饭吃吧……
所以，具体怎么回事儿?
HuggingGPT：你的AI模型“调包侠”
其实，若说这个组合物只是“调包侠”，那格局小了。
它的真正用义，是AGI。
如作者所言，迈向AGI的关键一步是能够解决具有不同领域和模式的复杂AI任务。
我们目前的成果离此还有距离——大量模型只能出色地完成某一特定任务。
然而大语言模型LLM在语言理解、生成、交互和推理方面的表现，让作者想到：
可以将它们作为中间控制器，来管理现有的所有AI模型，通过“调动和组合每个人的力量”，来解决复杂的AI任务。
在这个系统中，语言是通用的接口。
于是，HuggingGPT就诞生了。
它的工程流程分为四步：
首先，任务规划。ChatGPT将用户的需求解析为任务列表，并确定任务之间的执行顺序和资源依赖关系。
其次，模型选择。ChatGPT根据HuggingFace上托管的各专家模型的描述，为任务分配合适的模型。
接着，任务执行。混合端点(包括本地推理和HuggingFace推理)上被选定的专家模型根据任务顺序和依赖关系执行分配的任务，并将执行信息和结果给到ChatGPT。
最后，输出结果。由ChatGPT总结各模型的执行过程日志和推理结果，给出最终的输出。
如下图所示。
假定我们给出这样一个请求：
请生成一个女孩正在看书的图片，她的姿势与example.jpg中的男孩相同。然后请用你的声音描述新图片。
可以看到HuggingGPT是如何将它拆解为6个子任务，并分别选定模型执行得到最终结果的。
具体效果怎么样?
作者采用gpt-3.5-turbo和text-davinci-003这俩可以通过OpenAI API公开访问的变体，进行了实测。
如下图所示：
在任务之间存在资源依赖关系的情况下，HuggingGPT可以根据用户的抽象请求正确解析出具体任务，完成图片转换。
在音频和视频任务中，它也展现了组织模型之间合作的能力，通过分别并行和串行执行两个模型的方式，完了一段“宇航员在太空行走”的视频和配音作品。
此外，它还可以集成多个用户的输入资源执行简单的推理，比如在以下三张图片中，数出其中有多少匹斑马。
一句话总结：HuggingGPT可以在各种形式的复杂任务上表现出良好的性能。
项目已开源，名叫「贾维斯」
目前，HuggingGPT的论文已经发布，项目则正在建设中，代码只开源了一部分，已揽获1.4k标星。
我们注意到，它的项目名称很有意思，不叫本名HuggingGPT，而是钢铁侠里的AI管家贾维斯(JARVIS)。
有人发现它和3月份刚发布的Visual ChatGPT的思想非常像：后者HuggingGPT，主要是可调用的模型范围扩展到了更多，包括数量和类型。
不错，其实它们都有一个共同作者：微软亚研院。
具体而言，Visual ChatGPT的一作是MSRA高级研究员吴晨飞，通讯作者为MSRA首席研究员段楠。
HuggingGPT则包括两位共同一作：
Shen Yongliang，TA来自浙江大学，在MSRA实习期间完成此项工作;
Song Kaitao，MSRA研究员。
其通讯作者为浙大计算机系教授庄越挺。