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如何系统化应对AI大模型的“幻觉”问题?

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AI大模型在提供高效工作辅助的同时,也带来了‘幻觉’问题——生成不准确或虚构信息。其本质源于模型的概率性生成机制,而非程序错误。通过理解五大根源(训练数据噪声、过度泛化、指令跟随偏差、累积误差和模型局限),可以从五个层面提出系统化解决方案:优化模型架构与训练、控制推理过程、增强后处理与验证、设计人机协同界面、建立系统保障流程。最终目标是构建一个由生成模型、检索系统、验证器等组成的生态系统,实现创造力与可靠性的平衡。
AI,个人随笔
2025年,大模型应用落地的「深水区」突围战

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2025年的大模型战场已从算力比拼转向价值落地,企业不再为参数买单,而是为解决问题的能力付费。金融、汽车、零售、教育四大行业展现出差异化的AI进化路径,产品形态正从简单对话升级为完整交付物。本文将深入剖析这场转型中的关键痛点,并给出产品经理在深水区生存的实战指南。
AI,个人随笔
从 ChatGPT 到 Llama 3:大模型训练全流程拆解,小白也能轻松拿捏🤖

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大模型已成我们的万能工具人,但你是否好奇它们为何时而精准时而离谱?本文以拆盲盒般的趣味方式,揭秘AI从‘疯狂刷网’的预训练到‘学会唠嗑’的后期训练,再到‘刷题变机灵’的强化学习全流程。无公式纯干货,看完秒懂AI为何能当学霸也会社死,比身边朋友更懂大模型的门道!
AI
AI御三家年终“火拼”

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2025年的AI战场硝烟弥漫,GPT-5.2、Claude 4.5和Gemini 3三足鼎立,各自在推理能力、长程代理和多模态融合上实现突破性进展。这场技术军备竞赛不仅重塑了行业格局,更推动微软、谷歌等巨头展开生态卡位战,而5000亿美元的估值神话与欧洲AI新贵的崛起,则预示着这个赛道正迎来最狂热的资本盛宴。
AI,个人随笔
开源社区一个 “又强又便宜” 的大模型选择—DeepSeek-V3.2

开源社区一个 “又强又便宜” 的大模型选择—DeepSeek-V3.2

开源大模型与闭源顶尖产品的性能鸿沟如何填补?DeepSeek-V3.2携三大核心技术突破强势入场,其独创的高效注意力机制使长文本处理效率提升300%,强化学习框架让数学推理准确率接近Gemini-3.0-Pro水平,工具任务流水线更将复杂指令完成率提升55%。这场开源逆袭背后的技术逻辑与商业想象,正在重塑AI竞争格局。
AI,个人随笔
总结:模型为什么越来越像人,而你为什么会在意这一点

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大模型的每一次进化,背后都是人类经验的深度编码。从预训练的基础语言理解,到SFT的行为规范,再到RLHF的情感分寸,这条技术链的本质是人类如何将自己的沟通逻辑、价值判断和社交规则系统化地注入AI。本文将揭示大模型训练过程中那些看不见的人类‘脚手架’,以及它们如何塑造AI的行为边界与人格特质。
AI系列(五):两个切面看懂智能体对手的真面目

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在AI智能体时代,竞品分析若还停留在“界面好不好看、功能多不多”,就注定只能看到冰山一角。真正的较量藏在看不见的地方:模型架构如何取舍?数据喂养是否精准?推理控制能否兜底?商业模式是否可持续?本文提出——AI竞品分析的核心不是找差异,而是找因果,并从“表象(功能/体验/商业)”与“内里(模型/数据/控制/复制)”两大维度,构建一套穿透式分析框架,助你真正看懂对手的底层逻辑。