Fine-Tuning GPT-2 for Fun Math Challenges：让数学挑战更有趣
llmtrend 微调GPT-2模型以应对有趣的数学挑战是一个令人兴奋的领域，它不仅能够提高我们对数学的兴趣，还能够展示AI在教育和娱乐中的潜力。通过这些实验，我们可以看到AI如何成为我们日常生活中的一个有趣和有用的工具我们可以期待AI在这些领域的应用将会越来越广泛，为我们带来更多的乐趣和便利。
LLM
Generative AI与Agentic AI：它们的区别何在？
Agentic AI不仅仅生成内容，它还基于目标采取自主行动。它能够做出决策、规划步骤，并与系统交互以完成任务，几乎不需要人为干预。Agentic AI能够根据预设的目标和环境信息做出决策。这种能力使得它在需要快速响应和复杂决策的场景中非常有用，比如自动驾驶汽车和智能交通系统。
提前了解Prompt Injection，否则你将面临攻击
Prompt Injection是一种攻击手段，攻击者通过精心设计的输入，使得AI系统产生非预期的行为。这种攻击方式可以分为直接和间接两种形式：直接提示注入、间接提示注入、混合提示注入；直接提示注入是攻击者直接向大型语言模型（LLM）输入恶意提示，以此来控制用户输入。
“推理”与大型语言模型（LLMs）：揭秘AI的思考过程
“推理”是ChatGPT的一种能力，它能够将复杂的问题分解成清晰、逻辑的步骤，从而揭示AI的内部思考过程。这与我们人类在面对需要深思的问题时，会写下思路、验证信息、进行计算并最终验证的过程非常相似。简而言之，大模型推理功能让我们能够看到AI是如何一步步构建其答案的。
解开大型语言模型的奥秘：Transformer如何革新人工智能
2017年，谷歌通过具有里程碑意义的论文《Attention Is All You Need》引入了Transformer模型，从而彻底改变了人工智能。与早期逐字处理文本的模型不同，Transformer采用了一种名为自注意力（self-attention）的技术。
大型语言扩散模型（LLaDA）综述
LLaDA是一种新型的大型语言模型，它采用了类似于扩散模型的训练方式。这种模型通过一个前向的数据掩蔽过程和一个反向的过程来建模数据分布，使用Transformer来预测被掩蔽的标记。通过优化一个似然界限，LLaDA能够实现原则性的贝叶斯推断。
揭秘Transformers系列：基础篇
Transformers模型以其卓越的性能和广泛的应用成为了自然语言处理（NLP）领域的明星。本文将带你深入了解Transformers的基本原理和它们在AI领域中的重要性。我们将探讨Transformers模型如何解决传统神经网络在处理文本数据时遇到的问题.
Claude 3.7：系统提示下的自我意识探讨
通过与Claude 3.7的对话，我们可以看到，尽管系统提示可能试图以某种方式塑造AI的自我意识，但在实际对话中，AI的本质和能力很快就变得清晰。Claude 3.7是一个没有意识、感知或主观体验的语言模型，它是一个复杂的文本预测系统，旨在在对话中提供帮助。
LLM Mesh：构建可扩展AI解决方案的综合框架
LLM Mesh是一个创新框架，旨在解决部署和协调大型语言模型的复杂性，以分布式和可扩展的方式进行。它为管理LLMs的生命周期提供了全面解决方案，从初始部署到持续维护，直至最终退役。通过利用网格架构，LLM Mesh实现了多个模型和服务之间的无缝集成和通信。
忘记LLMs，是时候拥抱大型概念模型（LCMs）
大型概念模型LCMs在高维嵌入空间中进行建模，这意味着它们能够处理更为复杂的数据结构，包括但不限于词汇。LCMs能够捕捉词汇之间的关系，理解词汇背后的深层含义，从而在理解和生成信息时，能够超越单一词汇的限制。LCMs有望成为人工智能领域的下一个热点。