通往 AGI 的路究竟怎么走，微软有了新想法——

基于 ChatGPT 这类大模型的强大理解能力，将输入的任何信号拆解成一个个可完成的任务，交给其他的 AI 和程序完成。

简单来说，就像是建了一座司令塔，每个大模型都能成为其中的 " 大脑 " 指挥官，其他专门解决某类任务的模型，则听它调令——

(相关资料图)

这样一来，不限定某个 AI，所有大模型都能使用这套方法。

能解决什么问题？

人类只需要提需求，AI 从自动做 PPT、Word 和 Excel 三件套（Office 自动化），到驱动机器人完成各种智能任务，都能搞定。

这个最新的研究名叫TaskMatrix，据微软表示，它能直接驱动数百万个用于完成任务的 AI 和 API。

论文还引用了 OpenAI CEO 奥特曼那句 AI 版摩尔定律：

宇宙中的智能数量每 18 个月翻一番。

一起来看看 TaskMatrix 是怎样工作的。

AI" 司令塔 " 如何工作？

这是 TaskMatrix 的整体工作流程：

从架构图来看，TaskMatrix 可以被分为四部分：

多模态对话基础模型（MCFM）：与用户对话并了解需求，从而生成 API 可执行代码以完成特定任务

API 平台：提供统一 API 格式，存储数百万个不同功能的 API，允许扩展和删除 API

API 选择器：负责根据 MCFM 生成的内容推荐 API

API 执行器：调用 API 并执行生成代码，给出结果

简单来说，MCFM 负责生成解决方案，API 选择器从 API 平台中选取 API，随后 API 执行器基于 MCFM 生成的代码调用 API，并解决任务。

其中，为了统一 API 管理，API 平台又给 API 统一了文档格式，包含以下五个部分：

API 名称（提供 API 摘要，避免与其他 API 混淆），参数列表（包含输入参数和返回值等），API 描述（功能描述），组合指令（如何组合多个 API 完成复杂用户指令）

例如这是 " 打开本地文件 "API 的文档格式：

据微软介绍，搭建 TaskMatrix 的原因，从学术角度来说主要有两点。

其一，扩大 AI 适用范围，如通过扩展 API 来提升可完成任务的类型和数量；其二，便于进一步提升 AI可解释性，通过观察 AI 分配任务的方式就能理解它的 " 思路 "。

能完成什么任务了？

目前从已经搭建好的 TaskMatrix 部分来看，它能完成的任务已经非常广泛。

小到文字、图像信息的基础信息处理，大到控制机器人平台、接入物联网这种通用平台任务，TaskMatrix 都能搞定。

先来看看图像处理任务。

TaskMatrix 解读用户想要完成的任务后，就能通过对话的方式，搞定 PS（把老人背景 P 成白的）、解读图像、文生图、草图转真实图像、抠图等一系列现实生活中常见的图像处理操作：

如果说这些都还太常见，基于 TextMatrix 还能搞定真 · 图像扩展，基于一小角扩展到一整张图的那种，而不仅仅是采用平铺的方式。例如输入一朵花：输出一片花田：再来看看文字处理任务。

以往需要手动改 AI 写过的方案，如今直接将问题抛给 AI，它就能完成，例如具体修改某个特定的步骤。

（像不像被甲方一点点催改文件的样子？只是如今你变成了甲方）

以后生成文章，就是连插图都配好的那种：

当然，既然是微软的研究，少不了调用 Office 系列的 API，包括做 PPT 这种活，如今交给 AI 来做就行：再进一步到通用任务上，之前一直存在瓶颈的机器人和物联网等平台，如今 TaskMatrix 也给出了解决通用任务的方案。

家里接入 AI 后，和它对话就能完成你想要的各种琐碎任务，包括定闹钟、查看天气等：

属实是解放人类生产力了。

你想好把它用在哪里了吗？

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2303.16434