在软件开发过程中，单元测试的重要性不言而喻。但编写高质量、可维护的单元测试往往令开发者头疼。尤其是在面对复杂逻辑的函数时，如何全面覆盖各种边界情况，避免疏漏，成为一项挑战。本文将介绍一种简单而可靠的方法，利用多步提示法，借助大模型的力量，高效生成高质量的单元测试，极大地降低测试的心理负担，提升开发效率。 明确函数功能：理解是测试的基础 编写单元测试的第一步，也是最关键的一步，是深入理解被测函数的具
在人工智能（AI）领域日新月异的今天，重新审视被称为“古早味AI”（Good Old-Fashioned AI，简称GOFAI）的符号规则AI，显得尤为重要。最近，我参加了康奈尔大学eCornell的“设计与构建AI解决方案”认证项目，在Lutz Finger教授的指导下，深入学习了GOFAI，尤其是符号规则AI。本文将分享我从该项目第二模块“探索古早味AI”中的一些关键学习心得，重点探讨符号规则
近年来，人工智能（AI）尤其是大型语言模型（LLM）的迅猛发展，如同一场数字淘金热，吸引着各行各业的人们竞相追逐。然而，在这股热潮之下，我们是否忽略了真正的基础知识？特别是在生物学领域，AI的应用潜力巨大，但盲目追求新工具，而忽视其内在原理，可能会导致误用、滥用，甚至适得其反。本文将深入探讨AI赋能生物学的现状，揭示其突破与挑战，并强调基础知识的重要性。 LLM：生物学领域的语言大师 大型语言模型
近年来，大模型技术的发展日新月异，其中零样本预测能力尤为引人注目。零样本预测，即在没有任何训练数据的情况下，仅凭先验知识或少量示例（In-Context Learning, ICL）完成预测任务，极大地降低了模型部署成本和数据依赖性。本文将深入探讨名为TiRex的创新模型，该模型在零样本时序预测领域取得了突破性进展，尤其是在长短期预测方面，超越了以往的SOTA模型。 背景与挑战：传统时序预测模型的
在法律科技（LegalTech）领域，法律判例检索（Legal Case Retrieval, LCR）一直是至关重要的环节，它直接关系到法律专家的工作效率和司法公正的维护。然而，传统判例检索方法在面对海量数据和复杂法律关系时，往往显得力不从心。近期，一项名为 LegalSearchLM 的创新研究，尝试以生成式检索的视角，将判例检索转化为法律要素生成问题，并构建了大规模的LEGAR BENCH基
大型语言模型（LLM），如ChatGPT、Gemini和Llama，正在以惊人的速度改变我们与人工智能交互的方式。它们强大能力的背后，隐藏着一个核心结构——Transformer架构。本文将深入浅出地解析Transformer架构，让你了解它如何驱动这些令人印象深刻的AI模型。 1. Transformer：超越传统序列模型的革新 在Transformer出现之前，循环神经网络（RNNs）和长短期
在大模型技术浪潮下，从零开始训练Transformer模型已成为解锁特定领域潜力，实现定制化AI解决方案的关键。本文将深入探讨Transformer模型的预训练全流程，重点解析如何驾驭大规模数据集，构建专属分词器，并通过多GPU加速训练，最终打造高性能的大模型。我们将结合PyTorch的Accelerate库，揭示分布式训练的奥秘，助您在法律、生物医药、软件工程等领域，充分利用海量无标签数据，提升
随着大型语言模型（LLM）日益渗透到我们日常使用的工具和决策系统中，人们对其可靠性和可信度的担忧也日益增加。本文从区块链技术的去中心化共识机制中汲取灵感，提出了一个多模型共识验证框架，旨在提升人工智能输出的可靠性和可信度。通过查询多样化的AI模型集群，并以多数原则验证输出结果，我们可以构建出更强大、可审计、更透明的AI系统。这就像为LLM配备了一个“轮胎修理包”，能够在人工智能尚不完善的情况下，更
Tokenization（分词） 是大语言模型（LLM）中至关重要的一步，它将原始文本转化为模型可以理解和处理的数字形式。本文将深入探讨 Tokenization 的工作原理，特别是字节对编码（BPE）方法，以及它如何与大语言模型协同工作，最后分析 Tokenization 可能带来的副作用，例如 LLM 无法正确拼写单词和“触发词”现象。 字节对编码（BPE）：LLM 的核心分词技术 字节对编码
在大模型技术蓬勃发展的今天，我们常常会被“一切顺利”的表象所迷惑。就像 Cilia Madani 在其文章中描述的那样，一个基于 OpenAI Agents SDK 构建的，能够输出结构化 JSON 的投资建议 AI 代理，在非流式传输模式下运行完美。然而，一旦涉及到 流式传输，问题就接踵而至。本文将深入探讨 OpenAI Agents SDK 在处理 结构化输出 时，特别是涉及到 JSON 格式
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