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
链接建设并没有消亡，它只是在进化。在大模型技术飞速发展的今天，传统的SEO策略正面临重新评估。谷歌的AI Overviews和搜索生成体验（SGE）等AI搜索更新正在加速推进，这意味着我们需要重新审视链接建设的策略。 链接建设的本质在于提升域名权威性，进而提高品牌可见性。但如今，链接的权重和它们如何影响AI生成的结果发生了重大变化。过去依靠少量反向链接和一些巧妙的页面优化技巧就能获得排名的时代已经
人工智能 (AI) 正在快速发展，AI Agent (人工智能代理) 作为其中一个关键领域，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨构建多智能体系统的各个方面，包括 AI Agent 的设计、架构、编排，以及克服实际应用中可能遇到的挑战。我们将重点分析 模型选择、工具定义、指令配置 这三个关键设计组件，并通过 Supervisor Pattern 和 Swarm Pattern 两种实现模式
大语言模型（LLM）正在重塑世界，你是否也听说了ChatGPT，却对Transformer的具体原理一头雾水？是否也认为LLM是未来趋势，却苦于不知从何入手？本文将分享我的LLM学习经历，旨在帮助你从零开始，避免踩坑，最终成为LLM英雄！ 1. 理解Transformer：LLM学习的基石 学习LLM的第一步，也是最重要的一步，是彻底理解Transformer架构。不要急于复制粘贴代码，那样只会让
在生成式 AI 的浪潮中，仅仅关注大型语言模型（LLM）的文本生成能力是远远不够的。本文基于 Raghav Sharma 对 Springer 出版社《生成式 AI 的应用》一书的评论，深入探讨生成式 AI 的更广泛应用，从领域感知生成、模拟生成、混合建模到可解释性和安全性，旨在为工程师和技术领导者提供将这些方法转化为实际系统的指导。 领域感知生成：超越通用模型 通用 LLM 固然强大，但在企业级
大模型（LLM）技术在招聘领域的应用日益广泛，从简历筛选到面试问题生成，似乎都能看到它们的身影。然而，如同文章标题所暗示的，过度依赖LLM可能会适得其反。本文将深入探讨LLM在招聘中存在的局限性，帮助企业更好地利用这一工具，让AI成为真正的副驾驶，而不是误导方向的驾驶员。 缺乏直觉与判断：招聘中的“照相机” LLM在招聘领域的首要局限在于其缺乏直觉与判断力。文章中将LLM比作“拥有照相机记忆但缺乏
我们正身处人工智能（AI）助手蓬勃发展的时代。从ChatGPT、Claude到Gemini，无数AI模型正深刻地改变着我们的工作、学习和解决问题的方式。然而，大多数人并未真正掌握这些工具的精髓，他们常常寄希望于拥有数十亿参数和海量数据的大模型能够轻松理解他们的需求。他们使用寥寥数语的prompt（提示词），期待奇迹发生；他们不加思索地接受AI的每一次回复，未经审核便复制粘贴其输出结果。最终，他们得
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