「多LLM系统」共找到 5917 篇相关文章
超越 GoF:现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式,如GoF塑造软件设计,云计算引入新模式,机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式,含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等,并举例说明。
近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。
迈向可信AI:LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用,其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点,结合RAG、SFT、强化学习等技术,提出多维度优化方案,为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
2025 年最全面的 LLM 架构技术解析【长文】
Sebastian Raschka更新「大型LLM架构对比」长文,解析2025年LLM架构发展。介绍了如DeepSeek V3、OLMo 2、Gemma 3等模型架构特点,像DeepSeek V3用MLA和MoE提升效率,还探讨线性注意力复兴等趋势。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
小扎秘密研发CEO Agent!开源「人生托管系统」爆火
《华尔街日报》披露,扎克伯格正开发“CEO Agent”,绕过汇报链获取信息。同时,一AI博士生因生活管理难,开源含8个Agent的“人生托管系统”,引发讨论并指出隐患。
GitHub 狂揽 12K Star!把 OpenClaw 以及所有 Code Agent 工具装进一个界面!
AionUi是本地优先、开源免费的AI Cowork平台,将散落终端的命令行AI工具统一到图形界面。它兼容主流工具,有统一平台、多工具支持等特点,还具备多任务并行等核心能力,适合多Code Agent用户。
大模型系统提示词逆向(1)—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理,利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例,并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译,包含其角色设定、工具使用规则等内容。