曾经火出圈的提醒工程要死了吗 危！大模型能自己优化Prompt了
2022年底，ChatGPT上线，同时引爆了一个新的名词，提醒工程，PromptEngineering，简而言之，提醒工程就是寻觅一种编辑查问，query，的方式，使得大型言语模型，LLM，或AI绘画或视频生成器能获取最佳结果或许让用户能绕......
Thought 大模型揭示词进阶 Cot Chain 一次性样本揭示和少样本揭示以及思想链 of 零样本揭示
技术的外围只要两点，一个是把技术做好，一个是把技术用好，在之前的文章中曾经说过，预训练和微调是为了打造一个更好用的大模型，而揭示学习是为了更好的经常使用大模型，激起大模型的潜能，而基于揭示学习开展起来的揭示词工程，也就是怎样写一个更好的揭示......
如何检测并尽量缩小AI模型中的幻觉
咱们简直每天都会听到关于更宽泛地完成实施AI工具的故事，随着ChatGPT、Midjourney及其余模型向群众开明，越来越多的人开局在日常生存中依赖AI，虽然机器学习算法很显著能够满足更具应战性的需求，但它们还不够完美，AI频繁发生的幻觉......
知其然知其所以然 模型也能
1.引言局部当天要给大家分享一篇很无心思的论文，这篇论文关键处置的是什么疑问呢，就是如何让大言语模型在专业畛域，比如医疗、迷信畛域体现得更好，你们有没有想过，只管如今的ChatGPT、Claude这些大模型很凶猛，但在专业畛域它们的体现还是......
而是实时企业数据管道！这家公司做到了 RAG真正的难点不是向量数据库
编辑，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，企业部署GenAI须要RAG，而RAG须要向量数据库，向量数据库曾经成为企业部署人工智能的外围要素，但这还远远不够，企业级别的RAG要复杂得多，1.向量数据库并非真正的难点克里斯·拉蒂默，......
缓解 数据集和评价目的 义务 详解大规模基础模型中的幻觉疑问 幻觉检测
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2405.09589总结速览处置的疑问在大规模基础模型中，幻觉输入的生成是一个关键应战，特意是在高危险运行中，这种偏向或者影响模型的牢靠性和准确性，提出的打算建设了幻觉的准确定义和结构化分类......
LLM 在线兼并优化器以优化鼓励并减轻对齐开支
一、论断写在前面在强化学习人类反应，RLHF，中，有效对齐大型言语模型，LLMs，与以人为中心的价值，同时防止经过预训练和监视微调，SFT，取得的才干退步，是一个外围应战，插值RLIF和SFT模型参数可以调整人类偏好与基天性力之间的掂量，从......
缩小多模态模型幻觉 谷歌经过数据增强 对比调优
随着Gemini、GPT，4o等模型的产生，具有看、听、说的多模态大模型成为了新的干流，因为训练数据复杂、模型架构过于复杂，在生成、识别内容时很容易产生失误形容也称为，幻觉，，例如，当看到一张蕴含刀、叉和勺子的餐具图片时，模型会失误地形容为......
谷歌AlphaFold 什么 3间接预测生命环节！
当人们还在号召GPT，5、辗转于各种聊天机器人争夺战时，Google曾经把人工智能模型与事实环球的距离又拉近了一大步，最近，GoogleDeepMind的AlphaFold3的问世标记着人工智能在生命迷信畛域的一个严重打破，其对蛋白质、DN......
深度比拟 Kimi AI还是ChatGPT
在人工智能技术飞速开展的当天，KimiAI和ChatGPT，4.0这两个AI工具吸引了宽泛的关注，这两个平台各有其特征，但关于用户来说，选用最适宜自己需求的工具是一个必定面对的疑问，本文将经过多个维度对这两个工具启动比拟，以协助读者做出更理......