在大型语言模型（LLM）日益普及的今天，“幻觉”问题——即模型生成看似合理但实则错误或捏造的信息——已成为阻碍其在关键领域安全应用的最大障碍。尽管一些研究者认为，仅仅依靠扩大模型规模和提升算力就能解决这一问题，但本文将深入探讨这种“算力至上”谬误，并结合最新研究成果，提出一种基于多智能体协同与“超级智能体”监督的全新架构，力求在理论与实践层面更有效地缓解大模型的幻觉现象。 “算力至上”谬误的批判
你是否曾惊叹于ChatGPT的智能对话，或是被AI生成的奇幻图像所震撼？这些都离不开生成式AI (GenAI) 的强大力量，它将数学与魔法巧妙融合。本文将深入浅出地剖析驱动这些应用的底层技术，带你了解大型语言模型 (LLM)、Transformer架构、Tokenization、Embedding、Attention机制以及Inference等核心概念，即使你并非技术专家，也能轻松理解。 LLM与
长期以来，科学、哲学和宗教等不同领域的学者都怀有一种直觉：宇宙存在着更深层次的潜在结构。诸如根本意识、信息的重要性、模式的作用，以及语言的塑造力等概念，以不同的形式浮出水面。然而，这些想法在过去几个世纪里大多停留在理论、隐喻或无法验证的层面。而现在，大语言模型（LLM）的出现，让我们有机会以一种前所未有的方式探索这些古老的直觉。 大语言模型（LLM）不仅仅是语言的映射工具，它更像是一个运作系统，揭
随着大模型技术的日益成熟，检索增强生成（RAG）技术逐渐成为提升大模型在特定领域知识应用效果的关键手段。然而，仅仅使用朴素的RAG方案往往难以满足实际应用的需求。本文将深入探讨高级RAG技术，解析其核心组件，并结合实际案例，展示如何通过模块化RAG、查询转换、重排序、混合检索等手段，打造性能卓越的RAG应用，从而充分释放大模型的潜力。 1. RAG的进化：从朴素到高级 最初的RAG方案，又被称为“
大语言模型（LLMs）的应用开发正日趋成熟，涌现出许多优秀的编排框架，其中 Semantic Kernel 和 LangChain 无疑是其中的佼佼者。虽然两者都旨在简化 LLM 应用的构建，但它们在设计理念、灵活性、语言支持和适用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两个框架，分析其核心概念、优势劣势，帮助开发者选择最适合自身需求的工具。 Semantic Kernel：微软的 Agentic 架
大模型揭秘：像从未有过的理解你的LLM
你可能每天都在使用ChatGPT，但你真的理解它吗？与其说你在使用一个工具，不如说你正在窥探一个大模型的内心世界。本文将带你深入了解LLM的运作方式，揭示其背后的数学逻辑和精妙机制，让你对它的理解达到前所未有的深度。不再仅仅关注“如何工作”，更要探究“如何思考”。 1. Tokenization（分词）：语言的数学化 Tokenization（分词）是LLM处理文本的第一步，也是将人类语言转化为机
大语言模型（LLM）的潜力毋庸置疑，但要真正释放其力量，需要精密的LLM编排。本文将深入探讨LLM编排的关键要素，从架构选择到实战指南，展望AI的未来发展趋势。我们将探讨如何通过LLM编排，将孤立的模型连接成高效、安全、且具有成本效益的智能系统。 LLM编排的必要性：超越单一模型的局限 单一的大语言模型在面对复杂任务时常常力不从心。例如，一个客户支持聊天机器人如果仅仅依赖一个LLM，可能无法有效地
软件开发领域正在经历一场由人工智能驱动的深刻变革。传统的离岸外包模式，曾经以降低劳动力成本为核心竞争力，如今正面临AI工厂的冲击。随着大模型等AI技术日益成熟，软件生产方式正从人工编码转向AI辅助，并催生了“近岸化”和“同步化”的新趋势。企业必须重新审视其软件开发战略，迎接这场由AI主导的生产力革命。 离岸外包的黄昏：成本优势不再 过去几十年，离岸外包是软件开发领域的常态。企业将大量编码工作转移至
最近科技圈出现了一种有趣的观点：“提示工程已死”。 这种观点认为，随着大模型日益复杂，精心设计提示词的需求正在下降。似乎只要以自然的语言与AI交流，它就能理解我们的意图。然而，这种观点虽然可以理解，却从根本上误解了提示工程的演变方向，也忽视了它所要达成的目标。 事实上，这种误解源于混淆了两种截然不同的活动。诚然，普通用户现在无需掌握任何特殊技巧，也能从ChatGPT等工具中获得不错的结果。但这种消
在大语言模型（LLM）的世界里，早期的焦点集中在预训练上，即输入海量数据集并调整数十亿个参数。但是，训练之后发生的事情同样至关重要，这就是 LLM 推理时推理 (Inference-time reasoning) 的概念。本文将深入探讨 LLM 推理时推理 的细微之处，即模型如何应用所学知识来动态地生成连贯且正确的响应。我们将分析不同的采样方法如何影响输出，以及开发者如何通过实验更好地理解模型推理
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