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我一直在思考大语言模型（LLMs）的这个局限性——它们都只是坐在那里，等我们先说些什么，然后才有所行动。你知道这一贯的模式：人类说点什么，人工智能回应，人类再说点什么，人工智能再回应。有人见过关于大语言模型的项目或研究是能真正实时监控事物，并且当它们发现情况时主动发声的吗？不是仅仅对提示做出反应，而是真的有某种持续的感知能力。我一直在搜索，但我发现的大多数“自主”代理仍然使用那种基本的输入/输出循环，只是自动化了而已。例如：人工智能（观察数据），人工智能说“我看到……”，人工智能说“好的，现在更清楚了”，人类问“看起来怎么样？”，人工智能回答“看起来不错……”。编辑：这里说的不是带有预设触发条件的基本监控，而是指真正的人工智能能够根据自己看到的情况自行决定何时说话。

讨论总结

原帖探讨是否存在能够主动实时监控的大型语言模型（LLMs），而不是单纯对提示作出反应。评论者们从不同角度给出观点，包括实现实时监控的可能性与困难，如LLMs本身结构特点带来的限制、数据处理的问题，也分享了一些个人在相关项目中的经验、探索方向和一些技术建议，还涉及到与人类意识、人工智能自主性等相关概念的类比与讨论。

主要观点

  1. 👍 LLMs不适合直接进行实时响应
    • 支持理由：LLMs是程序，其本身的结构和运行方式决定，需要在循环中运行某些东西来响应，类似人类意识也有类似循环情况。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 实现实时监控的关键在于效率
    • 正方观点：即使能实现实时监控，效率是重要考量因素。
    • 反方观点：无
  3. 💡 可以通过特定方式让LLM实现类似实时监控的功能
    • 例如通过轮询LLM并让它输出包含警报标志的结构化响应，或者利用不同状态的LLM之间的指令触发，以及将LLM连接到输入等方式。
  4. 💡 LLM自身有很多短板，不能作为全能解决方案
    • 解释：LLM不具备实时监控工作的能力，离原始语境越远预测的置信度越低，要实现AGI需连接多种网络，虽然在语言理解和推理方面表现不错，但并非全能。
  5. 💡 正在研究LLM主动式的两种情况并进行相关项目
    • 解释：有人正在研究LLM主动式的循环调用和有系统的模型两种情况，并分享自己私人项目相关情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 你需要在循环中运行某些东西来进行那样的响应（这也可以说适用于人类意识），所以大型语言模型（LLMs）并不特别适合直接做到这一点。”
    • 亮点：将LLMs的响应机制与人类意识作类比，简单明了地解释了LLMs不适合直接实时响应的原因。
  2. “🤔 那是一个智能体。如果想要在“实时”监测某个数据流，你需要某种心跳机制将新数据提供给模型并检查是否需要采取某些行动。”
    • 亮点：提出了一种实现实时监测的思路，引入心跳机制和智能体概念。
  3. “👀 我正在构建一个工作流程来持续监控DataDog日志并提供问题的见解和建议。”
    • 亮点：给出了一个实际的工作流程构建示例，与数据监控主题相关。
  4. “🤔 基本上我使用一个“全状态”的LLM向一个“无状态”（或短期状态）的LLM发出指令来触发事件。”
    • 亮点：分享了一种利用不同状态LLM实现类似实时监控功能的创新方式。
  5. “😂 最终它只是一个程序，所以它就只是处于一个循环之中。”
    • 亮点：再次强调LLM的程序本质与循环运行的特性。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，大家都在从不同角度探讨LLMs能否实现实时监控这个话题，没有明显的分歧导致负面情绪。不同的观点主要源于各自的知识背景、项目经验和对LLMs的理解深度。例如，有做相关项目的人分享实践中的经验和遇到的问题，有理论研究者从LLMs的本质和能力范围等角度出发进行探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：将LLMs与其他网络连接以实现类似AGI的功能，以及如何在LLMs中创建类似软件半意识的东西。
  • 潜在影响：对LLMs的发展方向有潜在影响，可能促使更多人研究LLMs在实时监控方面的应用，也有助于对人工智能自主性、通用人工智能（AGI）的发展等相关领域的进一步探索。

详细内容：

标题：Reddit 热议：能否突破现有 LLM 限制实现实时监测

在 Reddit 上，一个题为“Has anyone cracked ‘proactive’ LLMs that can actually monitor stuff in real-time?”的帖子引发了广泛关注。该帖指出当前的 LLM 存在局限性，总是等待人类输入后才做出回应，而发帖人想探讨是否有能够实时监测并主动发声的 LLM 项目或研究。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于如何实现 LLM 实时监测功能的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在实现实时监测的方法和可能性上。有人认为由于 LLM 的工作方式，实现实时监测并非易事。比如有用户说：“你需要运行某个循环来实现这样的响应（这也适用于人类意识），所以 LLM 并非一开始就特别适合。”但也有用户分享了自己的实践经验，像“我使用了一种简单的双 LLM 方法用于我的聊天机器人。一个 LLM 是 Gemma 2 2b，并给定了一个基本提示‘对这段文本的重要性从 0 到 10 进行评级，0 表示无意义，10 表示至关重要。’然后我设定了一个阈值，比如 4，当脚本将文本传递给一个更大的模型以获得实际响应。通过这种设置，我可以一直打开麦克风，而不必担心每一个小的‘啊’和‘嗯’都会触发 LLM 的响应。它也会忽略闲聊。”

关于实现方式，有用户提出可以定期为 LLM 提供实时数据并给出明确的查找指令，使其在特定情况发生时做出适当响应。但也有人指出，这并非真正的自主监测，而只是基于预定触发条件的反应。

在讨论中，存在的共识是目前的 LLM 在实现实时自主监测方面面临诸多挑战，但大家对于探索新的解决方案持有积极态度。

特别有见地的观点如：有人认为可以通过引入其他控制循环来解决问题，类似于人类意识的工作方式；还有人提到可以利用多个 LLM 并行工作，以提高处理效率和准确性。

总之，这次关于 LLM 实时监测的讨论展现了大家对于技术发展的深入思考和积极探索。