标签：大语言模型
推理行动结合（React）：AI大模型的未来之路
本文深入探讨了推理行动结合（React）在AI大模型中的应用，结合AIGC、提示工程、检索增强生成（RAG）和程序辅助语言模型（PAL）等技术，分析了大语言模型的局...
检索增强生成（RAG）：突破大模型局限的关键技术
本文深入探讨了检索增强生成（RAG）技术如何突破大语言模型的局限，提升其性能和应用场景。文章详细介绍了RAG的工作原理、优势及实际应用案例，并结合大模型...
深度学习的崛起与未来：从语言智能到通用智能的跨越
本文回顾了人工智能的发展历程，重点探讨了深度学习的崛起及其对AI技术的革命性影响。文章分析了从语言智能到通用智能的转变，以及强化学习、具身智能和多模...
AIGC浪潮下的AI大模型：从原理到应用的全景解析
本文深入探讨了AI生成内容（AIGC）的核心技术，包括生成式大模型与大语言模型的原理及其训练过程。文章还分析了多模态大模型在实时互动中的应用，以及AIGC在...
掌握大语言模型：从RAG到微调的全面指南
Hamel Husain发布的免费LLM教程系列《Mastering LLMs》由25多名行业专家授课，涵盖评估、检索增强生成（RAG）、微调等核心主题，专注于AI产品的实际应用，适...
从PPO到GRPO：RL与LLM的融合与创新
本文深入探讨了强化学习（RL）与大语言模型（LLM）的融合创新，特别是从PPO到GRPO的技术演进。文章分析了DeepSeek的开源策略及其在性能与成本上的优势，并探...
DeepSeek-R1：国产AI大模型的崛起与行业影响
DeepSeek-R1作为国产AI大模型的代表，凭借强化学习和模型蒸留技术，实现了低学习成本和高性能表现，撼动了GPT-4o的领先地位。本文将深入探讨其技术原理、发展...
从统计到强化学习：大语言模型在自然语言处理中的演进与挑战
本文探讨了自然语言处理（NLP）从基于统计/规则的机器翻译到神经机器翻译，再到基于强化学习的大语言模型的演进历程。文章分析了中科院物理所从贝叶斯概率角...
扩展定律的挑战：OpenAI下一代大语言模型的瓶颈与突破
OpenAI的下一代大语言模型「Orion」在性能提升上遇到了瓶颈，未能达到预期效果。尽管在语言技能上有所增强，但在编程任务上可能无法超越GPT-4。训练数据的匮...
探索TSP架构：AI芯片的未来革命
本文深入探讨了Groq公司推出的基于Tensor Streaming Architecture (TSA) 架构的Tensor Streaming Processor (TSP)，这款AI芯片专为云端大模型推理设计，通过...
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。