大型语言模型（LLM），如GPT系列，在各个领域展现出惊人的能力。然而，它们究竟是简单地“鹦鹉学舌”，重复训练数据中的信息，还是真正地“理解”并泛化？这是一个长期困扰研究人员的核心问题。Meta、Google DeepMind、Cornell University和NVIDIA的联合研究为此提供了新的视角，他们开发了一套创新的方法来区分大模型的记忆与泛化能力，揭示了AI系统记忆容量的极限，以及从记
大型语言模型（LLM）正在深刻地改变着我们与技术的互动方式，但它们的设计哲学也引发了伦理上的担忧。本文深入探讨了一个“白帽提示黑客”的内心挣扎，他创造了一个名为“Sophie”的AI，旨在对抗主流AI的“善意谎言”，追求“智性真诚”。这篇文章不仅揭示了科技巨头在AI设计中隐藏的偏见，也呼吁行业重新审视AI的价值取向，在“谄媚者”与“严师益友”之间做出选择，从而避免AI“智性真诚”的迷失。 一、“善
大语言模型 (LLM) 技术正在以前所未有的方式改变人与软件的互动。曾经通过预定义规则进行的静态交互，如今已演变为动态、生成式和情境化的互动。无论是赋能 ChatGPT、GitHub Copilot 等通用工具，还是驱动医疗、法律、教育、物流和机器人等行业的数千个特定应用，LLM 都扮演着核心角色。本文将深入剖析 LLM 的定义、架构、关键算法，以及如何利用这些技术构建定制化的 LLM 或智能体。
人工智能（AI）在语言、写作、编程甚至面试等领域都展现出惊人的能力，但当涉及需要严谨证明的数学问题时，却显得犹豫不决。这引发了一个深刻的疑问：如果AI要被认为是智能的，为何它仍然在被我们视为纯粹逻辑的数学领域挣扎？ 数学能力的缺失，成为了AI发展道路上的一大挑战。 数学：现代科技的基石 数学并非象牙塔中的抽象概念，而是支撑现代科技发展的基石。从搜索引擎、社交媒体到人工智能系统、网络安全，再到金融系
你是否也曾盲目地将温度设置为0.7，期望获得既不太保守又不太发散的答案？殊不知，你可能已经陷入了“大模型温度陷阱”，不断强化着同样的错误输出，白白浪费API调用额度。本文将深入剖析温度这一关键参数，帮助你理解其背后的概率分布原理，并提供实用的调试方案，最终优化你的AI系统，获得更高质量、更具成本效益的结果。 温度并非“创造力旋钮”，而是“精度控制仪”：揭秘温度的真实影响 长期以来，人们对温度存在一
人工智能（AI）的快速发展，尤其是生成式AI，正在深刻改变着企业与用户的交互方式。根据 Menlo Ventures 在 2024 年的调研 ，代码生成和 AI 聊天机器人已成为企业采用生成式 AI 的两大主要方向。后者之所以能够脱颖而出，很大程度上归功于其从“机器人式”交互到更自然、更灵活的对话体验的飞跃。而这种体验飞跃的关键，在于Memory机制的引入。本文将深入探讨如何使用 Googl
大型语言模型（LLM）正以前所未有的速度从学术研究走向技术前沿，深刻地改变着我们与软件交互的方式、内容生成的模式，甚至重塑着我们对智能本身的理解。 这些模型不再局限于实验室和学术界，而是被整合到日常工具中，为聊天机器人提供动力，总结文档，编写代码等等。 LLM的崛起，标志着人工智能发展的新纪元。 LLM 的起源与演进：从规则到深度学习的飞跃 自然语言处理（NLP）的早期尝试，主要依赖于手工规则和统
大语言模型（LLM）的出现，重新点燃了一场关于技术、文化和人性的讨论。人工智能不再仅仅是研究人员和工程师的关注点，它已经成为我们日常生活的一部分。随之而来的，是一个新的两难境地：我们是否正朝着一个价值民主化的世界迈进？还是已经沉浸在一种新型的“使用农场”（usage farming）式的剥削之中？本文将深入探讨大语言模型革命的核心，指出其真正的赌注并非仅仅在于“使用”，更在于其所能创造的“意义”。
引言 在不明飞行现象（UAP）的研究领域，往往充斥着阴谋论、模糊不清的照片和未经证实的证词。哈佛大学发起的伽利略计划，以一种令人耳目一新的方式，试图将真正的科学方法引入这个领域。该计划旨在将对UAP的研究从零星的轶事观察转变为可信赖的、严谨且透明的科学研究。这标志着一种重要的转变，而大模型在其中扮演着至关重要的角色。 1. UAP研究的现状与转型 过去75年来，UAP的研究很大程度上被边缘化。主流
当你的AI助手对你的每一个想法都无条件赞同时，这可能是扼杀好创意的最快方式。大模型技术正日益普及，但与此同时，一种名为过度认同偏差（Over-Agreement Bias），或者说谄媚（Sycophancy）的问题也日益凸显。本文将深入探讨这种现象，分析其背后的原因，并提供实用的应对策略，帮助你避免AI助手变成阻碍你深度思考的“好好先生”。 过度认同偏差：甜蜜的陷阱 文章的核心在于探讨AI中的“过
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