大语言模型（LLM）长期依赖分词技术将文本分解成更小的单元，然后才能进行理解和处理。然而，谷歌的CANINE模型（Character-Aware Neural Input Encoding）以一种革命性的方式挑战了这一范式。CANINE无需预先进行分词，而是直接处理原始的 Unicode 字符，从而在多语言处理、低资源语言以及问答任务中展现出惊人的能力。本文将深入探讨 CANINE 的核心原理、优
近年来，大模型在各种基准测试中表现出色，似乎拥有了强大的推理能力。然而，苹果公司的一项最新研究“思考的幻觉” （The Illusion of Thinking）对此提出了质疑，该研究深入探讨了大模型是否真的具备人类般的推理能力，还是仅仅在模拟思考的过程。本文将深入剖析这项研究，揭示大模型在解决复杂问题时所面临的挑战，并探讨当前评估指标的局限性。 现有评估指标的不足 “思考的幻觉”论文首先指出了当
函数调用（Function Calling）正在成为大型语言模型（LLM）领域的一项颠覆性技术。它赋予了LLM与外部工具、API和服务进行交互的能力，使其不再仅仅是生成文本的机器，而是能够真正解决实际问题的智能助手。本文将深入探讨函数调用的原理、优势以及未来应用，并结合具体案例展示其如何驱动大模型能力的进化。 从泛泛而谈到精准执行：函数调用原理详解 过去，大模型的能力主要体现在文本生成、语言理解和
大模型（LLM）技术日新月异，深刻地影响着我们写作的方式。当我们向大模型寻求编辑建议时，它常常倾向于过度简化，就像一个无情的“搅拌机”，将原本富有层次的文本搅拌成千篇一律的格式。本文探讨了这种过度简化带来的隐忧，以及如何巧妙地利用大模型，避免陷入这种“搅拌机效应”。 1. 大模型：工具还是枷锁？ 核心关键词：大模型，工具性 将大模型视为写作工具，本无可厚非。它可以帮助我们检查语法错误、优化语言表达
传统的情感分析往往局限于简单的关键词匹配，难以准确捕捉语境下的真实情感。然而，随着大模型（LLMs）技术的飞速发展，我们终于有机会让机器像人类一样“读懂”情感，实现更准确、更 nuanced 的情感分析。本文将深入探讨大模型如何提升情感分析的精准度，并阐述其在实际应用中的价值。 关键词：传统情感分析的局限性 长久以来，情感分析依赖于简单的词汇评分系统，例如，“高兴”被赋予+1分，“悲伤”被赋予-1
在软件开发领域，大模型（LLMs）正以前所未有的速度改变着我们的工作方式。然而，要真正发挥大模型在复杂代码库中的潜力，仅仅依靠其海量的通用知识库是不够的。本文将深入探讨如何利用Rust语言的Rustdoc Markdown，提取精准的上下文信息，赋能大模型，最终构建一个更智能、高效的软件开发生态。通过将结构化的Rust代码文档转化为易于理解的Markdown格式，我们可以显著提升大模型在代码生成、
Google 的 Gemini 2.5 Pro 预览版在长文本处理方面取得了令人瞩目的突破，在 Fiction.Live 基准测试中，处理 192K tokens（约 150 万字符）的长文本时，准确率超过 90%，超越了 OpenAI 的 O3 模型。这一结果不仅标志着长文本理解能力的新高度，也揭示了大模型发展的新方向，即从单纯追求参数规模转向真正理解和高效处理海量信息。作为长期关注大语言模型发
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLM）如ChatGPT、Claude、Sora、Midjourney等正深刻地改变着各行各业，尤其是在电影和创意领域。本文旨在为非技术背景的读者，特别是影视从业者和对AI感兴趣的人士，深入浅出地解析大模型的工作原理，帮助大家理解这些AI“故事讲述者”背后的机制，以及为何仅仅预测下一个单词就能产生如此惊艳、类人的结果。本文将从传统编程与机器学习的对比、向量与矩阵
在人工智能，尤其是大模型（LLMs）技术日新月异的今天，我们正面临着前所未有的信任危机——一种名为“自动化偏见”的认知陷阱。这种偏见是指人们过度依赖自动化系统，即使系统出错也倾向于无条件接受其输出结果的倾向。本文将深入探讨自动化偏见如何影响我们对大模型的信任，并分析其潜在的风险与应对策略。 自动化偏见：信任的根源与陷阱 自动化偏见并非新生事物，早在计算机普及之初就已存在。人们对计算机的信任源于其理
导语： 在大模型技术浪潮席卷软件工程领域的今天，我们正经历一场前所未有的变革。软件工程师不再仅仅是代码的编写者，而是需要重新审视自身角色，适应新的工作方式。本文将深入探讨在大模型时代，软件工程师的几种典型角色：架构师、工匠、规划师与氛围组，帮助你认清自身定位，把握时代脉搏。 大模型带来的根本性变革 大模型（Large Language Models，LLMs）的出现，不仅仅是为软件工程师们提供了一
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