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虚拟智库:运用大语言模型获取多元视角
本文探讨如何用大语言模型(LLM)构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例,通过让 LLM 扮演不同角色,如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等,从多元视角讨论微服务架构利弊,为架构决策提供参考。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1,为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据,让模型学会像人一样查证,在多数据集上表现出色。
DeepSeek、智谱被曝造芯,国产大模型绕开英伟达!
据路透社等爆料,DeepSeek与智谱AI正秘密自研定制化AI芯片,目标是摆脱对英伟达等的硬件依赖,构建自身算力生态。因算力账本和外部环境压力,两家公司选择研发面向推理场景的芯片。
Skills vs MCP,谁才是「大模型的 HTTP 时刻」?
近期,Anthropic新推Claude Skills获好评,而MCP协议一周年却很寂静。文章探讨MCP定位、适用边界及潜在价值,分析其与Claude Skills的关系,指出MCP生态现状及适用业务场景。
大模型系统提示词逆向(2)—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时,用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因,还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展,但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制,结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色,为构建 Agentic 系统提供指导。
玻璃封装大热,TGV还有多少难题待解?
先进封装成后摩尔时代芯片算力提升关键,玻璃基板封装受关注,但仍处验证阶段。TGV技术成熟度是玻璃基板技术破局点,国内部分企业有突破,不过玻璃材料物理特性制约其普及。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习(IRL)视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战,将LLM生成过程化为MDP,探讨无奖励函数的MDP,说明需神经奖励模型,还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
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。
AI浏览器这百亿大蛋糕,谁也没吃到?
2023年大模型火时,AI浏览器被视为百亿创业项目,曾诞生创业热潮。但三年来,它未能让用户换掉传统浏览器,经历从加AI助手到与Agent结合阶段,面临权限、信任等问题,未获主流认可。