大语言模型LLM - 第44页

1910年，心理学家玛丽·切维斯的一项研究发现，当我们对某事物的感知与我们所想象的相匹配时，我们就会认为它是想象的。这在心理学中被称为“自信效应”。观察结果表明，我们脑海中的图像和世界上真实感知的图像确实混合在一起。当这种混合信号足够强烈

如果你在一个任务上训练ML系统，然后它能够执行你没有预料到的另一个任务，这就是涌现(emergence)。许多人将“涌现”解释为某种奇妙而神奇的东西--“它是活的！但它实际上是平常的，已经持续了很长一段时间。

这是来自腾讯微信AI的一个用于训练、服务和评估用于工具学习的大型语言模型的开放平台。尽管开源大语言模型（LLM）及其变体（例如 LLaMA 和 Vicuna）取得了进步，但它们在执行更高级别的任务（例如遵循人类指令使用外部工具（API））方面仍然

Spring AI是Spring生态系统中的实验项目。目前，大多数ML/AI工具都是围绕Python生态系统构建的，Java在这个领域的作用相对较小，这主要是由于历史上对C/C++等语言开发的高效算法的依赖，而Python则是访问这些库的桥梁。<

LLMStack 是一个无代码平台，用于构建生成式 AI 应用程序、聊天机器人、代理并将它们连接到您的数据和业务流程。构建定制的生成式人工智能应用程序、聊天机器人和代理，通过链接多个LLM大语言模型来满足您的独特需求。使用 LLMStack 的无

"最终，你只需解释你想要什么，人工智能编码员就会做到"兄弟，如果我能解释我想要什么，我早就完成了。如果你不明白它，你就无法解释它。如果你无法解释它，人工智能将无法为你构建它。

大型语言模型了解世界吗？作为一名科学家和工程师，我一直避免问人工智能系统是否 "理解 "任何事物。对于一个系统是否真的理解--而不是看似理解--并没有一个得到广泛认同的科学检验标准，就像我在之前的一封信中讨论过的意识或智商一样，也不存在这

来自a16z的大语言模型分析文章，以第三方观点概述了当前LLM大语言模型应用的特点：大型语言模型是构建软件的强大新工具。但由于它们是如此之新，而且行为方式与普通计算资源如此不同，因此如何使用它们并不总是显而易见的。

昨天发布的 CodeLlama 模型在 HumanEval 上展示了令人印象深刻的性能。 CodeLlama-34B 在 HumanEval 上取得了 48.8% pass@1 的成绩 CodeLlama-34B-Python 在 HumanEval 上达到 53.7

本周有趣的项目、工具和库 difyDify 是一个易于使用的 LLMOps

像 ChatGPT 这样的所有主要人工智能语言模型都会产生幻觉，编造虚假事实。虽然无法解决，但整理训练数据和强化学习等步骤可以缓解这一问题。（

1、Llama2.javaKarpathy 的 llama2.c 移植到 Java，一个非常简单的实现，利用基于 LLM 架构的类似转换器的

AI和LK99之间的相似之处： - 两者都是现代炼金术。只要尝试更多的配方，直到 "eureka奇迹 "出现。 - 圣杯比我们想象的要简单。 - 很多超参数需要调整。 - 随机播种很重要 - Arxiv 是新的

ChatG

为了将算法作为一种技能教授给模型，我们开发了算法提示，它建立在其他基本原理增强方法（例如scratchpad和

COBOL（通用面向业务的语言）是最古老的编程语言之一，其历史可以追溯到 1959 年左右。根据 2022 年的一项调查，生产系统中使用的 COBOL 行数超过 8000 亿行，高于 2017 年估计的 2200 亿行。但 COBOL 因难以驾驭

一位作家注册了一个人工智能聊天机器人朋友，但很快就发现它不断发出的乞求关注的通知，既令人恼火又毫无意义。人工智能伴侣实验：用户定制的中性聊天机器人chatbot名叫查理。一开始很有趣，但被忽视时的推送提醒很烦人。感觉

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