从提示工程到3Cs提示构建：提升大型语言模型的交互效率
llmtrend 3C提示结构（命令、上下文、约束）通过提供一个清晰的框架来增强LLMs的性能，该框架与模型的处理能力对齐。一个结构化的提示使模型能够学习更细微的特征，提高其理解和推理能力。开头的命令清楚地陈述了任务目标和相关概念，指导LLM的注意力分配。
2025
RAG简介：理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）
RAG简介，即检索增强生成，是一种结合了检索和生成的大型语言模型技术。它通过外部信息检索机制，提高了语言模型在回答问题时的准确性和可靠性。与传统的检索系统不同，RAG不仅检索信息，还将检索到的信息与语言模型结合，生成全新的回答。
大模型评估技术及最佳实践
大模型评估系统是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素。通过采用最佳实践和策略，开发者和研究人员可以增强LLMs和RAG系统的可靠性和有效性，确保它们在现实世界的应用中提供有意义和道德的结果。这需要持续的努力和创新，以应对评估LLMs的挑战，并开发新的评估方法和工具。
DeepSeek-R1：强化推理与风险评估
DeepSeek-R1通过强化学习在提升LLMs推理能力方面展现了巨大的潜力，但同时也面临着一系列挑战和风险。从GRPO的创新应用到模型蒸馏的巧妙策略，DeepSeek-R1在技术层面上不断突破。然而，如何处理冷启动问题等问题，都是DeepSeek-R1需要进一步探索和解决的问题。
ChatGPT为何会在计算中出错：算法视角分析
导致ChatGPT局限算术错误的一个核心因素是其分词过程。模型使用字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）将文本分割成token，这种方法有效地压缩了自然文本生成的语言。然而，虽然BPE对语言数据有效，但对数值计算来说却不太适合。
向量数据库的力量：深入探讨AI驱动搜索的未来
向量数据库是一种专门优化用于存储和查询大量向量数据的数据库，例如图像、音频文件或文本文档。向量数据通常以一组数值表示，称为向量，这些数值捕捉数据的特征。向量数据库旨在应对处理向量数据时的独特挑战,向量数据库正在改变我们检索和处理非结构化数据的方式，使它们成为AI驱动应用的必需品
腾讯发布AI模型，挑战DeepSeek的快速响应系统
腾讯的Hunyuan Turbo S模型的推出，不仅是对中国AI技术实力的一次展示，也是全球AI技术竞争的一个缩影。随着技术的不断发展和竞争的加剧，AI技术将在未来发挥越来越重要的作用。同时，我们也需要关注AI技术带来的社会影响和伦理法律问题，以确保技术的健康发展和合理应用。
OpenAI GPT-4.5：全面技术分析
OpenAI的GPT-4.5是大型语言模型发展中的一个重要里程碑，它在GPT-4o的基础上引入了新的架构改进和安全缓解措施。本报告提供了对GPT-4.5能力的详尽技术分析，包括训练方法、安全评估框架以及在关键风险领域的准备情况评估。
你的LLM足够智能吗？LLM评估新手指南
LLM评估不仅仅是衡量准确性，而是确保可靠性、连贯性和公平性。通过结合自动指标和人工评估，你可以全面了解模型的优势和劣势。通过迭代和持续改进，你可以微调你的AI，以提供不仅仅是令人印象深刻的回应，而是真正有价值和安全的互动。
DeepSeek AI：如何以千分之一的成本打造强大的大型语言模型
DeepSeek AI通过减少模型参数的数量，同时保持模型的性能，从而降低了模型的复杂性和成本。实施专家混合（MoE）：这是一种技术，只有当需要时才激活AI的部分，减少了计算浪费。利用高效的Transformers：这些技术优化了速度和成本，使得模型在保持性能的同时，成本更低。