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一点资讯 on MSN
14 小时
时间和空间都是幻觉?还有什么真实存在?
在你试图解答这个问题之前,你需要做的第一步,便是放下你对时空运作机制的固有认知。初次尝试时,你的内心或许会抗拒,坚守那些生命中根深蒂固的本能反应。不必担忧,这是常态,对于任何人而言,这都是一项艰巨的任务,即使是那位伟大的科学家爱因斯坦也不例外。时空, ...
21经济网
18 小时
新鲜早科技丨阿里整合国内外电商业务;周鸿祎称大模型幻觉不可 ...
1、阿里整合国内与海外电商,成立电商事业群。 11月21日,阿里巴巴集团CEO吴泳铭发布全员邮件,宣布成立阿里电商事业群,任命蒋凡负责,向吴泳铭汇报。新的电商事业群将全面整合淘宝天猫集团、国际数字商业集团以及1688、闲鱼等电商业务,形成覆盖国内外全产业链的业务集群。
1 天
AI幻觉之争!周鸿祎碰撞李彦宏又唱反调
今年上半年,李彦宏曾表示开源大模型不如闭源,而周鸿祎则直接反驳了这一观点,认为开源社区聚集的工程师和科学家的数量远超闭源,且开源大模型的发展速度惊人,未来一两年内可能会达到或超过闭源水平。
来自MSN
1 天
知乎CEO周源回应李彦宏:当前大模型幻觉肯定没有消除
知乎创始人、CEO周源敏锐地感知到,今年参加乌镇峰会的人更多了,讨论AI话题的人也多了。
1 天
AI幻觉的背后:周鸿祎与李彦宏的观点对决和启示
在当今人工智能快速发展的时代,AI幻觉这一概念不仅激发了技术专家们的热烈讨论,也在业内产生了广泛的共鸣。近日,周鸿祎与李彦宏在这一话题上发表了不同看法,提出了各自对AI能力与幻觉的思考,引发了公众的关注与争论。
1 天
周鸿祎评李彦宏“大模型已基本解决幻觉问题”:幻觉不可消除
2024世界互联网大会乌镇峰会期间,周鸿祎对近日百度李彦宏在百度世界大会上提到的“大模型已基本解决幻觉问题”提出了自己的观点,他表示,幻觉是不可消除的,幻觉如果真的做大模型的人就了解,幻觉是大模型与生俱来的一种特点,不能叫做缺点,它是一种特点。如果没有幻觉的大模型就没有智能性了。周鸿祎认为,大模型幻觉在有些地方是要发挥出来的,在有些地方它会出错。“比如诊断报告,金融给你做方案建议,所以,消除幻觉在 ...
1 天
周鸿祎:大模型“幻觉”非缺陷,是智能性的必要特征
周鸿祎进一步阐释,幻觉在大模型的运用中扮演着双刃剑的角色。在某些场景下,幻觉的发挥能带来意想不到的效果;但在诸如医疗诊断报告、金融方案建议等关键领域,幻觉可能导致错误。他强调,在特定的垂直领域,通过引入外部知识库进行校准,可以在一定程度上用知识来纠正 ...
1 天
特朗普上台就能立即结束俄乌战争?这可能是幻觉
自年初以来,美、欧、俄、乌等各方对于乌克兰危机的心态变化,经历了几个明显的阶段。一方面,“乌克兰不能输”依旧是美欧乌一方最为明确的目标底线;另一方面,战略焦虑感和战争疲劳症正在不断影响社会和政治共识,尤其反映在部分国家的国内政治议程中。
2 天
昆仑万维推出“天工大模型 4.0”4o 版及实时语音助手 Skyo,号称可 ...
IT之家 11 月 20 日消息,今天上午,昆仑万维宣布推出“天工大模型 4.0”4o 版(Skywork 4o)以及新产品“实时语音对话助手 Skyo”。 据官方介绍,Skyo 作为一个智能语音互动产品,具备快速响应、多语言对话能力,它能够主动发起对话、实时打断,能够 克服大模型的“幻觉”问题 ,在对话中回复真实内容。同时,Skyo 具备情感化反应和个性化声音定制功能。
2 天
关于AI幻觉!周鸿祎、李彦宏唱反调
按照李彦宏的表述,关于文心是否需要开源,百度内部有过非常激烈的讨论,最终决定不开源。当时的判断是,市场上一定会有开源的模型,而且不止一家会开源。在这种情况下,多百度一家开源不多,少百度一家开源也不少。“这个市场上不缺我们这一家开源的模型。我们要开源还得自己去维护一套开源的版本,这是不划算的。”他认为,模型开源的意义其实不是很大,这些开源模型在外零散、小规模地去做各种验证应用,却没有经过大算力的验证 ...
2 天
360周鸿祎:大模型幻觉不可消除
百度董事长李彦宏近日表示,过去这24个月行业最大的变化是大模型基本消除了幻觉,回答问题的准确性大大提升。11月20日世界互联网大会期间的采访中,360集团创始人、董事长周鸿祎对第一财经等媒体表示,大模型幻觉不可消除,幻觉是大模型与生俱来的特点,没有幻觉就没有智能,人与很多动物的区别就是人能描绘不存在的事情,这就叫杜撰的能力。(第一财经记者 郑栩彤) ...
3 天
阿里云百炼升级 RAG 框架,可解决 90% 以上幻觉问题
11 月 19 日消息,阿里云百炼推出全新 RAG 框架,全面提升大模型的准确性和可靠性,可解决 90% 以上幻觉问题,更好地满足企业级大模型应用场景的需求。 RAG 是大模型落地的重要技术,它可以将检索到的知识和大模型结合,以此优化大模型的生成效果。然而传统 RAG 方案容易检索到与问题相似,但与问题描述不符的难负样本,从而导致大模型易出现幻觉,例如面对“iPhone 16的参数规格”与“iPh ...
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