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不要构建多智能体

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近年来,AIGC与多智能体系统成为热门概念,产品人也开始幻想通过智能体分工合作解决一切问题。但在实际落地中,多智能体常常成为复杂、割裂、难以维护的噩梦。本篇文章将从产品角度揭示:构建多智能体或许并不是通往智能未来的最佳路径,反而可能拖慢协同效率、模糊交互边界。
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00后融资420万美金,用数学天才的方法解决AI最头疼的“找错信息”问题

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即使是最先进的 AI 系统,在面对复杂问题时也常因找不到正确信息而给出错误答案:想查询 “不提及埃隆・马斯克的电动车文章”,结果全是讨论他的内容;想了解 “收购公司未召开股东大会的处罚”,AI 却无法关联 “未召开导致协议终止” 与 “协议终止的处罚条款”。这些困境暴露了当前 AI 检索系统在处理否定查询、多步推理等问题时的致命缺陷。而 00 后创始人 Ghita Houir Alami 创办的 ZeroEntropy 公司,凭借借鉴国际象棋 ELO 评分系统的创新训练方法,获得 420 万美元种子轮融资,立志彻底改变这一现状。本文将深入解析这家公司如何用数学智慧破解 AI 检索难题,及其背后的技术突破与行业影响。
AI,个人随笔
大语言模型(LLM)、图检索增强生成(Graph RAG)与智能指标平台有机融合:将助力企业开启智能数据分析新时代

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在数字化时代,数据分析已成为企业决策的核心驱动力。然而,随着数据量的爆发式增长和业务复杂性的提升,传统的数据分析工具已难以满足企业对高效、精准和深度洞察的需求。本文将探讨大语言模型(LLM)、图检索增强生成(Graph RAG)与智能指标平台的有机融合如何为企业带来全新的智能数据分析体验,供大家参考。