企业选择RAG最重要的原因是减少幻觉，提供更准确、相关和值得信赖的输出，同时保持对信息源的控制，并能够根据其特定需求和领域定制。通过RAG等技术可以减少LLM幻觉的能力，在不同的企业中都得到了验证。

大型语言模型（LLM）最近在各种数学benchmark上疯狂刷分，动辄90%以上的正确率，搞得好像要统治数学界一样。然而，Epoch AI看不下去了，联手60多位 ...

FunctionCall、RAG、few-shot、SFT、AI Agent平台等这些技术框架和产品的出现，使得普通人直接使用LLM变得容易了起来~随便利用LLM通识能力搭一个“玩具 ...

有人评论说，AI 系统在处理信息时自然地发展 ... 图 7（右）显示了上述幂律斜率如何取决于 LLM 层，计算方法是对 100 个最大特征值进行线性回归。

该小组提出了一个新的基准--GSM-Symbolic，以帮助其他人衡量各种大型语言模型（LLM）的推理能力。 他们的初步测试表明，查询措辞的细微变化会导致 ...

去年《斯坦福小镇》demo发布时，我就想过传统游戏行业要如何利用大型语言模型（LLM）和 智能体（AI Agent）进行玩法创新。本该在去年就写下这些 ...