人工智能大模型始终被“幻觉”问题困扰。这里的“幻觉”，指的是大语言模型会将虚构信息当作真实事实输出。 自诞生以 … Continue reading “模型越新幻觉越重！AI幻觉扣住产业发展命脉”
大型语言模型在生成解答之前会产生冗长的思考过程，这种方式在推理任务上已经取得了很好的成果。该研究对这一过程的必 … Continue reading “推理模型其实无需「思考」？伯克利发现有时跳过思考过程会更快、更准确”
将多个大语言模型集成至应用程序当中往往是项艰巨的挑战，各类不同API及通信协议的协同处理，以及如何确保请求路由 … Continue reading “实战攻略：使用KubeMQ简化多LLM集成流程”
DeepSeek的R1模型在不需要人类反馈的情况下就能进行更深思熟虑的推理，已颠覆了大语言模型（LLM）领域。 … Continue reading “DeepSeek级AI？训练自己的推理模型仅需七个步骤”
本文介绍了为什么批处理范式已过时，它如何阻碍AI应用，以及为什么AI的未来需要一种实时事件流平台。   … Continue reading “别再将LLM当成数据库了”
代码生成和评估最近已经成为许多商业产品提供的重要功能，以帮助开发人员处理代码。LLM还可以进一步用于处理数据科 … Continue reading “借助LLM实现模型选择和试验自动化”
大语言模型（LLM）有望给软件开发界带来的好处是可以将码农变成架构师。不过，并非所有LLM都天生一样。 &nb … Continue reading “为何大语言模型不会取代码农？”
经过2023年的发展，大语言模型展示出了非常大的潜力，训练越来越大的模型成为有效性评估的一个关键指标，论文《A … Continue reading “针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?”