大模型技术突飞猛进，但其固有的“过自信”问题日益凸显，如同文章中提到的“药丸机器人”案例，错误发生后仍坚称自己没错。本文将深入探讨如何利用认知行为疗法（CBT）的简单技巧，提升AI的判断力，避免潜在的危险，并促进更值得信赖的AI系统。如同给AI系统安装一个“安全带”，简单、廉价，却能有效预防常见类型的“崩溃”。 大模型的“自信”陷阱：什么是Confabulation？ AI的过自信问题，在心理学上
在人工智能应用领域，有效存储、搜索和检索信息的能力至关重要。无论是构建一个能够回答有关公司文档问题的聊天机器人，还是创建推荐系统或语义搜索引擎，理解嵌入（Embeddings）和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构都是不可或缺的。本文将带您深入了解从嵌入的基本原理到生产级RAG架构的构建过程，涵盖从分词（Tokenization）策略到向量数据
在大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）的世界里，开发者们不断探索更高效、更灵活的工具。本文将深入探讨从 LangChain 到 LangGraph 的转变，解析 LangGraph 如何成为构建下一代 RAG 架构，如 CRAG (Corrective RAG)、Self-RAG、Agentic-RAG 和 Adaptive-RAG 的理想选择。我们还将通过一个实际的推文生成案例，展示
在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，你是否也开始思考如何将AI融入你的组织，驱动业务增长？ 但在你盲目跟风、投入巨资之前，请务必认真阅读本文。 因为高达85%的AI项目最终以失败告终。 成功的关键不在于你拥有多么先进的技术，而在于你是否做好了充分的AI就绪度准备，以及是否对AI转型有着清晰的认知。 本文将带你深入剖析企业AI转型过程中面临的常见陷阱，提供一份实用的自检清单，助你避开失败的泥潭，真
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的能力日新月异，它们在语言理解、文本生成等任务上表现出色。然而，这些模型在处理简单的数学运算、事实查询或翻译等任务时，常常显得力不从心。Toolformer的出现，正是为了解决这一悖论，它让大模型能够像人类一样，自主学习并使用外部工具，从而大幅提升其解决问题的能力。本文将深入探讨Toolformer的核心概念、学习机制以及其在LLM领域的重要意义。 1. To
人工智能（AI）的飞速发展令人瞩目，大模型更是成为了AI领域的焦点。然而，围绕大模型及其应用的讨论中，一种“AI公平可实现”的叙事甚嚣尘上。本文将深入剖析这种叙事背后的真相，揭示其可能存在的洗脑效应，以及对AI偏见问题的潜在淡化。我们将从数据偏见、团队多样性、人类监督、算法透明度、系统性问题等多个角度，剖析“AI公平”叙事的局限性，从而呼吁对AI发展保持更清醒和批判性的思考。 数据偏见：被忽视的根
近年来，关于人工智能（AI）“民主化”的呼声日益高涨，尤其是随着无代码AI工具的涌现和提示工程（Prompt Engineering）的兴起，仿佛一夜之间，AI不再是程序员和工程师的专属，而是成为了人人都可以触及的工具。但是，这种看似美好的“民主化”叙事，是否掩盖了一些更深层次的权力结构和潜在风险？我们是否正在被大模型时代的“煤气灯效应”所迷惑？ 无代码AI：表面民主下的权力集中 无代码AI的出现
近年来，大型语言模型 (LLM)，如BERT、GPT及其变体，彻底改变了自然语言处理领域的可能性。然而，在特定任务上微调这些庞大的模型往往需要大量的计算资源，成本高昂，特别是当需要重新训练数百万（甚至数十亿）个参数时。幸运的是，LoRA (Low-Rank Adaptation，低秩适应) 技术的出现改变了这一现状。通过在每个Transformer层中注入小的、可训练的低秩分解矩阵，LoRA 能够
大模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，对其规划能力的评估变得至关重要。本文旨在深入探讨评估LLMs规划能力的一系列常用指标，涵盖从基本的成功率、效率到高级的一致性、工具使用以及最终的人机交互体验，力求为开发者和研究者提供一个全面而系统的评估框架，从而更好地了解和提升LLMs的实际应用价值。 规划正确性和准确性：成功率是基石 评估LLMs规划能力，首先要考察其能否准确无误地完成任务。成功率是衡
每年，都有大量民众因为政府官方网站信息繁杂难懂、搜索引擎无法准确理解用户需求等原因，错失了本应享受的奖学金、补贴和福利项目。如何解决这个问题，让民众更便捷地获取福利信息？本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术和 大语言模型 (LLM)，结合 FAISS (Facebook AI Similarity Search，Fac
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