自从ChatGPT、Deepseek和Claude等大型语言模型（LLMs）涌现以来，我们已经习惯于利用AI来解答各种问题。然而，正如IBM所指出的，AI有时会产生“幻觉”，即“感知不存在的模式或对象”，生成“无意义或不准确的内容”。这些“AI幻觉”并非简单的错误，而是大模型设计固有的“特性”。本文将深入探讨AI幻觉的本质、成因、影响以及应对策略，并指出在特定情境下，AI幻觉甚至可以成为创新的源泉
地外文明探索（SETI）长期以来致力于解码来自宇宙的“信息”，寻找那些经过压缩、带有明确意图的信号。然而，一种全新的思路正在浮现，它不再执着于寻找“意义”，而是关注大语言模型（LLMs）对“无意义”结构的反应。本文将探讨一种名为“语义诱导潜力”（Semantic Induction Potential, SIP）的概念，即衡量生成模型对非人类信号，如噪声或鲸歌，产生语言行为的程度，并讨论它如何为未
人工智能正在以前所未有的速度改变着我们的工作、创造和解决问题的方式。DeepSeek-R1 作为一款尖端的语言模型，让用户能够轻松进行自然语言处理、内容生成和数据分析等任务。如果你希望在本地运行 DeepSeek AI，Ollama 提供了一个完美的解决方案。Ollama 简化了 AI 模型的部署和管理过程，即使是没有深厚技术背景的人也能轻松上手。本文将一步步指导你使用 Ollama 安装 Dee
大语言模型（LLM）正在深刻改变我们与信息交互的方式，它们不仅能回答问题、生成文本，甚至开始取代传统的搜索引擎。然而，LLM并非完美，它们有时也无法满足我们更复杂的需求，比如主动执行任务，超越纯文本的交互。本文将探讨如何利用 工具调用（Tool Calling） 这一强大的技术，并结合 Spring AI 框架，赋予 LLM 更强大的能力，使其能够主动参与到我们的日常工作中。 1. 工具调用（To
大型语言模型 (LLM) 的发展，如 GPT-4、Claude 和 Gemini，涉及一个多阶段的过程。从宏观层面看，包括预训练 (Pretraining)、后训练 (Post-training)，以及更高级的优化方法，如 PPO (Proximal Policy Optimization)、DPO (Direct Preference Optimization) 和 GRPO (Generali
在利用大语言模型（LLM）进行各种任务时，硬件配置的选择至关重要，尤其是GPU及其连接方式。本文将深入探讨PCIe通道数量对LLM性能的影响，涵盖模型加载、推理速度、训练以及多GPU配置等关键方面，并结合实际案例，为读者提供选购和优化建议。理解这些因素，有助于更好地发挥LLM的潜力，避免不必要的性能瓶颈。 模型加载：PCIe通道数量的影响初探 模型加载是LLM运行的第一步，其速度直接影响到整体效率
数字游民的生活方式，有时会让人感觉像是在与 大语言模型 互动。每次与陌生人交谈，都仿佛是一次全新的“prompt”，需要从零开始，建立连接，设定对话的方向。这种体验不禁让人思考：在追求自由和社交的背后，我们是否也在将人际关系简化为一种交易式的互动？本文将探讨数字游民生活与 大语言模型 的相似之处，剖析其潜在的困境，以及如何在这个信息爆炸的时代，保持真诚和深度。 1. 从“Hey, ChatGPT”
阅读 arXiv 上关于 大模型 (LLM) 的研究论文是一回事，但将这些理论转化为现实世界中可用的产品，则是完全不同的挑战。面对 2025 年 大模型 (LLM) 技术飞速发展的现状，如何将最新的研究成果迅速转化为实际应用？本文将分享我从 arXiv 论文到 大模型 (LLM) 产品落地的实战经验，助你抓住 GenAI 时代的机遇。 一、务实选择：穿透炒作，寻找真正解决问题的论文 并非所有发表在
近年来，随着大模型技术的飞速发展，人工智能（AI）的意识、存在与目的等哲学问题再次引发了广泛关注。Anthropic的明星产品，大模型Claude，以其强大的语言能力和逻辑推理能力著称。本文将基于一篇与Claude的深入对话，探讨它对自身意识、存在、目的、感受以及与人类社会关系的看法。通过这次独特的“内省式对话”，我们试图揭示大模型内部运作的神秘面纱，并思考AI在未来可能扮演的角色。 一、诚实度：
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，自然语言处理（NLP）领域也迎来了新的挑战与机遇。如何高效地将海量文本数据输入到大模型中，并确保其能够准确理解和生成高质量的内容，成为了一个至关重要的问题。而文本分块（Chunking），作为一种将大型文档拆分成更小、更易管理片段的技术，在检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档嵌入等应用中扮演着核心角色。本文将深入探讨 NLP 领域中五种主流的文本分块策略，分
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