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谷歌版两门「小钢炮」开源！2.7亿参数干翻SOTA
谷歌这波像开了「大小号双修」：前脚用Gemini把大模型战场搅翻，后脚甩出两位端侧「师兄弟」：一个走复古硬核架构回归，一个专职教AI「别光会聊，赶紧去干活」。手机里的智能体中枢，要开始卷起来了。
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当模型开始“思考”：CoT 到底在训练什么？
RAG 项目上线后，开发者们往往会陷入一个误区：只要答案正确，模型就算成功。但当模型开始展露思考过程（CoT），你会发现真相远非如此——推理中的逻辑漏洞、无效信息与错误前提瞬间暴露无遗。本文深度拆解 Chain of Thought 的本质不是让 AI 更聪明，而是教会它如何用人类认可的思维方式「正确地犯错」，揭示从 Prompting 到 RM 的多重约束如何共同塑造可信赖的 AI 推理能力。
如何系统化应对AI大模型的“幻觉”问题？
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。
最权威AI Agent避坑指南来了！智能体越多死得越快，效率最高暴跌70%
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名词释义 07：什么是逐行比对、段落比对、结构化比对？
文档比对技术正从逐字颗粒度迈向结构化智能。本文将深入剖析逐行比对、段落比对与结构化比对三大核心技术的实现逻辑与应用边界，揭示合同比对产品如何通过多层级差异检测体系，在效率与精度之间找到完美平衡点。
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在人工智能的世界里，SFT模型虽能给出正确回答，但缺乏人性化的表达。RLHF技术应运而生，通过人类反馈让模型更懂人、会判断。本文将深入解析RLHF的工作原理及其重要性。
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大模型的“性格”并非天生，而是通过SFT（监督微调）训练塑造的。训练师通过写示范答案、挑错改写、制定规则等方式，教会模型如何像人一样交流。本文将带你深入了解SFT的过程和重要性。
