「模型使用技巧」共找到 8676 篇相关文章

算法论文8

大模型幻觉检测新方法:实时高亮不确定内容

来自苏黎世联邦理工学院等机构团队,开发流式幻觉检测器,能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构,实验表现出色,团队已将数据集和代码开源,有局限但应用前景好。

AI工程化
推荐文章8

大型语言模型正在掏空和填满你的钱包

人工智能改变赚钱和花钱方式,生成式AI每年或为全球经济增2.6 - 4.4万亿美元。文章介绍LLM在多领域应用,如客服降成本、内容创作提效率等,企业应积极拥抱技术革命。

AIGC开放社区
新闻资讯7

2025CSDI:大模型引领智能研发与IT组织变革

文章指出AI发展将推动私有知识价值增大,其应用成战略重点。如DeepSeek打破行业固有观念,引领变革。未来智能时代经济源于智能体,AI重构企业生产力,2025CSDI峰会将探讨相关场景应用。

AIGC开放社区
推荐文章8

别听模型厂商的,Prompt 不是功能,是 bug

风险投资Conviction创始人Sarah Guo分享2025年AI创业观察,指出从用户体验看,prompt是缺陷非功能;传统低技术行业正快速拥抱AI;还分析了AI能力进展、应用案例及投资机会等。

Founder Park
产品应用7

使用 Node.js + OpenAI + MongoDB 实现文本向量知识库搜索

本文介绍用 Node.js、OpenAI Embedding API 和 MongoDB 实现文本向量知识库搜索系统,涵盖环境准备、文本切分与向量存储、本地语义检索等,还提及用 MongoDB Atlas 提升性能及后续延伸方向。

AI Reading Hub
推荐文章8

为什么今天造大模型的人,一半在学物理

文章指出在AI前沿,不少定义方向的人出身物理。物理训练赋予的品味与做AI的方法论高度重合,体现在统计力学与神经网络、对普适规律的信仰等方面,还提到Scaling Laws最能体现这种品味。

五源资本 5Y Capital
产品应用7

【翻译】在 Codex 中使用 Goals:长时间工作的持久目标

文章介绍 Codex 中的 Goals,它是持久目标,能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等,还通过案例展示其在研究任务中的应用。

GiantPandaLLM
算法论文8

阿里SkillClaw:让 Agent 技能在真实使用中集体进化

当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务,但技能部署后静态不变,改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构,将多用户交互作为技能改进信号,通过Agentic Evolver更新技能,经夜间验证后部署。

PaperAgent
新闻资讯7

Groupe SNCF 使用 Talos OS 和 Kubernetes 实现基础设施的现代化

法国国家铁路集团(Groupe SNCF)从传统 VM 的 Kubernetes 部署迁移到基于 Talos OS 和 OpenStack 的云原生平台,解决运维挑战。虽面临组织和技术难题,但紧密合作加强了平台,未来将扩展平台、迁移关键应用。

InfoQ
推荐文章7

AGI 路线图第二阶段:游戏即模型训练|AGIX PM Notes

文章围绕AGI展开,介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”,指出游戏是训练agent的理想环境;还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。

海外独角兽