随着大模型技术的爆炸式发展，各种标榜着“推理引擎”、“编码专家”的新模型层出不穷，它们都声称在数学、写作或其他特定任务上表现出色。面对如此多的选择，区分真正的差异和巧妙的营销变得越来越困难。但是，炒作之下确实存在着本质的区别。有些模型在特定任务上确实更胜一筹，这归功于它们的构建方式或学习的数据。关键在于辨别哪些是真材实料，哪些是纯粹的销售技巧，尤其是在试图为工作选择合适的工具时。本文将深入探讨不同
我从未想过，一次与 CEO 的闲聊，会开启我的开源贡献之旅，更没想到它与时下火热的LLM工具紧密相连。本文将分享我参与开源项目 DeepWiki-Open 的经历，并希望借此鼓励更多人加入开源社区，共同构建更强大的 LLM 工具生态。 DeepWiki：LLM 加持的代码库搜索利器 故事的开端是我的 CEO 向我介绍了一款名为 DeepWiki 的 LLM工具，它能利用 LLM 的强大能力，帮助开
Jony Ive的灵魂设计：从Stripe访谈看大模型时代的用户关怀与本质简化
乔纳森·艾维（Jony Ive），苹果公司前首席设计官，他的设计理念影响了无数产品，也塑造了人们对设计的认知。近期，他在Stripe的访谈引发了广泛关注。这篇访谈深入探讨了设计的灵魂、本质简化（Simplicity）以及团队协作的重要性，也为我们思考大模型时代的产品设计，尤其是如何注入用户关怀提供了宝贵的启示。 灵魂设计：用户关怀的最高境界 艾维强调，优秀的设计不仅仅是外形的漂亮，更重要的是要传递
作为一个创业者，我做过很多大胆的决定，有些带来了回报，有些则不然。但没有哪件事像花费2.5万卢比构建公司网站那样，让我受益匪浅。网站看起来很棒，运行良好，但耗时数月，反复修改。而且，我始终感觉与它存在距离感。直到一个周末，我决定自己重建它。仅仅几个小时，几乎零成本，而且我认为新网站毫不逊色，甚至更好。这个经历让我深刻体会到了 AI 在 网站建设 领域的颠覆性力量，以及如何利用 Prompt 工程
大语言模型 (LLM) 领域正在经历爆炸式增长，各种术语和分类层出不穷，让人应接不暇。本文旨在拨开迷雾，对 LLM 的主要类型和类别进行全面梳理，帮助读者理解“开源”模型、“指令微调”模型以及 “SLM” 在 LLM 家族中的地位。 理解LLM模型类型对我们掌握AI技术，将其应用到实际场景至关重要。 一、基于可用性的分类：开源、部分开源与闭源 LLM 的可用性是区分不同类型 LLM 的一个重要维度
生成式AI的迅猛发展，尤其是GPT-4、Claude、Llama等大型语言模型（LLM）的出现，如同潘多拉魔盒被打开，在带来便利的同时，也对高教评估的评估真实现状构成了前所未有的挑战。据调查显示，高达74%-92%的学生已经尝试使用这些工具完成学业任务，学术诚信岌岌可危。如何应对这一危机？本文将深入探讨一种全新的“机对机”（Machine vs Machine）方法，即利用AI来对抗AI威胁，并详
大型语言模型（LLM）的评估一直面临着“评估危机”，现有方法难以全面衡量其真正的能力。这篇论文介绍的KnowSum框架，通过统计学方法估算“未见知识”（Unseen Knowledge），为我们重新审视LLM的“知识量”、“信息检索能力”和“输出多样性”提供了新的视角，也指明了“主动知识发现”这一未来研究方向。 LLM评估的“未见知识”挑战 目前，对大型语言模型（LLM）的评估主要集中在模型已经展
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Sora、Midjourney等正深刻地改变着各行各业，尤其是在电影和创意领域。本文旨在为非技术背景的读者，特别是影视从业者和对AI感兴趣的人士，深入浅出地解析大模型的工作原理，帮助大家理解这些AI“故事讲述者”背后的机制，以及为何仅仅预测下一个单词就能产生如此惊艳、类人的结果。本文将从传统编程与机器学习的对比、向量与矩阵
本文将深入剖析GPT（Generative Pre-trained Transformer）——这一推动大模型技术爆发式发展的核心架构。我们将解构其名称的每一部分，阐明其工作原理，并探讨其在文本生成乃至更广泛AI领域的应用。理解GPT，就如同掌握了通往大模型世界的钥匙，能帮助我们更好地理解和应用这些强大的技术。 1. 生成性 (Generative)：创造文本的引擎 生成性是GPT模型最显著的特征
近年来，大语言模型（LLM）以其强大的自然语言处理能力，引发了人工智能领域的巨大变革。要真正理解 LLM 的工作原理，就必须深入了解其核心机制——注意力机制（Attention Mechanism）。本文将以“注意力机制”为核心，结合实例，逐步剖析 LLM 如何通过“注意力机制”实现对上下文的理解，以及“多头注意力（Multi-Head Attention）”如何进一步提升 LLM 的性能。 什么
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