在当今这个数据驱动的时代，企业要取得成功，关键在于从海量数据集中提取有价值的洞察。然而，要做到这一点，往往需要一项专业技能：编写复杂的 SQL 查询。这构成了一个瓶颈，因为许多业务用户虽然是各自领域的专家，但缺乏直接与数据库交互的技术能力。而 大模型 (LLM) 的出现，特别是像 Ollama 结合 Granite 这样的模型，正在彻底改变非技术专业人员查询和理解数据的方式。 大模型赋能：自然语言
近年来，大模型（LLM）在各种任务中展现出强大的能力，但它们通常以从左到右（L2R）的方式处理信息。一篇来自苹果研究人员的论文《Reversal Blessing: Thinking Backward May Outpace Thinking Forward in Multi-choice Questions》 提出了一个反直觉的观点：在某些任务中，特别是多项选择题（MCQ）的推理中，采用逆向思维
互联网的黄金时代，我们依赖浏览器在浩瀚的信息海洋中寻觅答案，面对搜索结果中无尽的链接，经历着数字时代的寻宝游戏。但现在，大模型（LLM）的出现，正悄然改变着这一格局，它们能否取代浏览器成为获取信息的首选方式？本文将探讨这一变革，分析大模型对传统浏览器模式带来的冲击。 浏览器的局限：信息呈现而非理解 浏览器，作为互联网的基石，其核心功能在于呈现信息。它像一扇窗户，将网页内容展现在用户面前。然而，浏览
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
苹果公司最近发布了一篇名为《思考的幻觉》的论文，对人工智能（AI）特别是大型语言模型（LLM）的“思考”能力提出了质疑，认为其在解决复杂问题时存在根本性的局限性。这似乎是苹果在AI竞赛中落后于竞争对手后，采取的一种战略性“退守”，通过强调现有AI技术的局限性来掩盖自身在AI领域的进展缓慢。本文将深入探讨苹果此举背后的原因，并分析其对整个AI行业可能产生的影响，围绕关键词：AI局限性、大模型、推理能
“去吧，思想，乘着金色的翅膀”（Va, pensiero, sull’ali dorate）。威尔第歌剧《纳布科》中，被流放的希伯来人吟唱着对家园的渴望，对指引的期盼，以及对超越苦难的渴求。在AI技术飞速发展的今天，我们仿佛再次听到了这声悠远的呼唤，对未知的渴望，对真理的追寻，从未停止。大模型的出现，正是人类在信息爆炸时代，试图构建全新“神谕”的最新尝试，它能否指引我们前进，又将带来怎样的挑战？
随着大模型技术的飞速发展，AI已经渗透到我们日常工作的方方面面，用户与AI的互动早已超越了简单的问答。对于许多人来说，AI聊天已经成为不可或缺的生产力工具、创意伙伴以及个人知识库。然而，尽管大模型本身的功能令人印象深刻，但许多AI聊天应用的界面和功能却相对滞后，这不仅阻碍了效率的提升，也让重度用户感到沮丧。为了更好地发挥AI的潜力，我们必须关注那些真正影响用户体验的核心需求。 全局搜索：解锁个人知
当今时代，大模型（LLM）如 ChatGPT 已深刻地改变了非母语学习者进行写作和口语练习的方式。然而，这种便捷的语言辅助也可能带来一种潜在的依赖，阻碍学习者对语言更深层次的理解。Rephrase Challenge+ 应运而生，旨在通过鼓励主动学习、强化语法理解，最终帮助非母语学习者摆脱对 AI 的被动依赖，实现可持续的语言精通。 被动依赖的陷阱：问题与挑战 原文提到，团队的灵感来源于他们自己对
关键词：MiMo-VL7B、70亿参数模型、人工智能、Xiaomi、开源、AI democratize、小模型、大模型、性能、成本、推理速度、多模态、视觉语言模型、技术民主化 人工智能领域正在经历一场范式转变。当世界都在追逐更大、更昂贵的模型时，中国的小米却悄然推出了一款70亿参数的MiMo-VL7B模型，它以惊人的效率和性能，让GPT-4等大型AI模型也感到压力。这款MiMo-VL7B模型的出现
互联网的黎明破晓时，我们曾惊叹于代码解放了信息传播。如今，大模型（LLM）的出现，正掀起一场更为激进的创造力解放运动。想象一下，一位从未接触过后端开发的42岁印度浦那面包店主Melinda，如今运营着一个日访问量高达1.1万的全球食谱博客。她坦言：“我从未想过能建立这样的东西。老实说，我过去常常在谷歌上搜索‘什么是后端？’” 这并非个例。在大模型的赋能下，越来越多像Melinda一样的普通人，正在
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