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AI,个人随笔
攻克大模型幻觉难题:从实践探索到未来方向

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大模型(LLMs)的幻觉问题 —— 即生成内容与事实不符、逻辑矛盾或凭空捏造的现象 —— 已成为制约其在关键领域应用的核心挑战。无论是医疗诊断中的错误信息,还是金融分析中的虚假数据,幻觉都可能引发严重后果。为提升大模型答案的可信度,学术界与产业界均在积极探索解决方案,形成了从技术路径到实践落地的多元探索成果。
AI
GPT-5 没有惊喜,但信号拉满

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在AI技术快速发展的当下,OpenAI的GPT系列一直是行业的焦点。然而,随着GPT-5的发布,市场反应却相对平淡。本文将深入探讨GPT-5发布背后的真实情况,分析其技术升级的局限性以及市场预期的落差。同时,本文还将探讨大模型行业的发展趋势,以及AI Agent的兴起如何正在改变大模型的商业化路径。
AI,个人随笔
从零学习大模型(14)——大模型多端部署与推理加速:突破算力与能效瓶颈

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在人工智能模型从训练到落地的全生命周期中,部署、分布式训练与推理加速构成了技术落地的核心链条。随着大模型参数量突破千亿级,传统单卡训练和单机推理已无法满足需求,而跨平台部署的碎片化问题更对工程化能力提出了严苛挑战。本文将围绕多端部署框架、推理加速技术与分布式训练方案展开,揭示如何通过技术协同突破算力与能效的双重瓶颈。