最近,AI 大型语言模型(LLM)在各种任务中表现出色,写诗、写代码、聊天都不在话下,简直是无所不能!但是,你敢相信吗?这些“天才”AI 居然是“数学菜鸟”!它们在处理简单的算术题时经常翻车,让人大跌眼镜。一项最新的研究揭开了 LLM 算术推理能力背后的“奇葩”秘诀:它们既不依赖强大的算法,也不完全依靠记忆,而是采用了一种被称为“启发式大杂烩”的策略! 这就好比一个学生,没有认真学习数学公式和定理,而是靠着一些“小聪明”和“经验法则”来蒙答案。研究人员以算
随着 ServiceTitan 向美国证券交易委员会提交首次公开募股(IPO)申请文件,该公司在风险因素部分特别提到了大型语言模型(LLMs)可能带来的潜在风险。此类警告或许标志着未来 IPO 文档中的新标准:使用 AI 技术的同时也伴随风险。在 ServiceTitan 的申请文件中,有一段长达1150字的风险提示,详细阐述了其使用生成性 AI 的可能负面影响。公司警告称,LLMs 可能产生 “虚假” 信息,并可能表现出 “歧视性” 行为。此外,使用这些模型可能涉及侵犯他人的版权或知识产权,而在数据的使用上,若不
在当今科技领域,CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一个重要的多模态基础模型。它通过在大规模图像 - 文本对上使用对比学习损失,将视觉信号和文本信号结合到一个共享的特征空间中。CLIP 作为检索器,能够支持零 - shot 分类、检测、分割和图像 - 文本检索等多种任务。同时,作为特征提取器,它在几乎所有跨模态表示任务中占据主导地位,例如图像理解、视频理解以及文本到图像或视频生成。CLIP 的强大之处在于它能够将图像与自然语言相连接,并捕捉人类知识,这得益于其在大
Anthropic近日在其控制台(Console)推出了重要更新,为开发者带来了提示词优化和示例管理的全新功能。这一升级将帮助开发者更轻松地应用提示工程最佳实践,打造更可靠的AI应用。提示词质量直接影响着AI模型的输出效果。然而,不同模型平台的提示词最佳实践各不相同,优化过程往往耗时费力。针对这一痛点,Anthropic推出的提示词优化器可以自动运用先进的工程技术来完善现有提示词,特别适合优化为其他AI模型编写的提示词或手写提示词。具体来说,优化器通过五大方法来增强提示词