# GPU acceleration
Can these agent-benchmaxxed implementations actually beat the existing machine learning algorithm libraries, despite those libraries already being written in a low-level language such as C/C++/Fortran? Here are the results on my personal MacBook Pro comparing the CPU benchmarks of the Rust implementations of various computationally intensive ML algorithms to their respective popular implementations, where the agentic Rust results are within similarity tolerance with the battle-tested implementations and Python packages are compared against the Python bindings of the agent-coded Rust packages:
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But the old American hero was not having it.
智能体是能做事的A I。LLM是近几年AI领域最重要的发展。已经在语言理解与生成、对话交互以及知识整合等方面展示出超凡能力，但它是“缸中大脑”——擅长思考、分析与回答问题，却并不能真正地做事情。而在真实世界，大多数认知活动并不止于“给出答案”，而是要有完整的“认知-行动”闭环：我们要求AI得能够自主的拆解复杂需求，规划流程，调用工具和资源，实现从感知到决策再到执行的完整循环；进一步我们还希望AI的行动能够超出计算机和互联网领域，在物理世界中为我们做事情，则需要AI能够感知物理世界的信号，进行匹配具身的思考，通过设备/机器人把决策转化为执行，对现实环境产生直接影响。
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Фото: Viktor Kochetkov / Shutterstock / Fotodom，更多细节参见heLLoword翻译官方下载
Maggie姐在舞池边忙着打点生意，那身玫红色西装使她看起来像一尾在深海游动的鱼。即使做到公关经理，她仍然要面对激烈的市场竞争——左边穿西装、戴眼镜的长脸男人是爸爸生，懂日语，专门接待日本客人；右边穿西装、留马尾辫的男人手下都是“老虎”；那个画浓眼线、一副烟嗓的妈妈生来自四川，现已投靠Maggie姐手下。随便一分，这个并不大的蛋糕也至少被分成了好几块。