AI-magic AI-magic

大型语言模型的挑战

大型语言模型的挑战和应用-探讨LLM的现状与未来
大型语言模型的挑战和应用-探讨LLM的现状与未来

随着LLM的发展速度，人们很容易认为为该领域做出贡献是不可能的。这与事实相差甚远。对于从业者和研究人员来说，LLM还有大量工作要做。
Ape官网 – 革命性的提示工程AI工具
Ape官网 – 革命性的提示工程AI工具

Ape是一个前沿的AI工具，旨在通过追踪、数据集策划、批量测试和评估等高级功能，优化大型语言模型的提示工程。它为希望通过真实数据提升LLM应用的专业人士和组织提供支持，并通过CI/CD集成防止性能回归。
幻觉问题研究-探讨大模型幻觉的必然性
幻觉问题研究-探讨大模型幻觉的必然性

这篇论文认为，幻觉并非偶然错误，而是大模型的底层数学和逻辑结构的必然结果。通过计算理论和哥德尔不完备定理，证明幻觉在LLMs的每个阶段都不可避免。
Awesome LLMs as Judges开源项目 – LLM评估工具的资源集合
Awesome LLMs as Judges开源项目 – LLM评估工具的资源集合

集合了基于大型语言模型（LLM）评估方法的综合调研项目，旨在为开发者、研究者和实践者提供如何有效利用LLM作为评估工具的资源。
llm-hallucination-survey开源项目 – 解决大语言模型的幻觉问题
llm-hallucination-survey开源项目 – 解决大语言模型的幻觉问题

大型语言模型(LLM)幻觉相关论文列表，旨在解决大语言模型中的幻觉和真实性问题，通过评估、检测和改进方法提高语言模型的可靠性和正确性。
训练一个LLM收敛是超级贵的！-收敛不再是必要条件
训练一个LLM收敛是超级贵的！-收敛不再是必要条件

一个新研究发现，LLM的训练过程中，收敛可能不是必要的，提出了新的训练策略，探索如何降低训练成本并提高模型性能。
Monica图标

通过siliconflow免费使用满血可联网DeepSeek R1

现在注册，立即送2000万tokens

siliconflow提供 DeepSeek R1、OpenAI o1、GPT-4o、Claude 3.5 和 Gemini 1.5等领先大模型

马上试试
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。
Copyright © 2025 AI-magic 浙ICP备19008543号-3