𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
2个月前

最近的一系列虚假奖励函数RLVL的训练效果最终不过是LLM的生成输出的格式遵循？ 啊哈哈，LLM的生成最终只是语言结构的复制！其它的所谓LLM智能都是我们人基于语言功用的价值投射。 “常见的评估方法问题包括： 1.RL的收益可能只是用更好的格式来解释 2.使用低温或零温度加剧了上述问题。众所周知，贪婪的解码会在长时间的输出中退化。 3.评估设置缺乏透明度”

#虚假奖励函数 #RLVL #训练效果 #LLM #语言结构 #智能评估 #价值投射 #语言模型 #生成输出 #贪婪解码 #评估透明度

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黄赟

2小时前

Grok 已经开始把我的内容 i18n 化了么？

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

5小时前

第一层（基石）：现实的编码与解码 这是智能存在的基础，是“思想”的物理定律。 •1. 连接主义的压缩 (Connectionism's Compression): ◦它是什么？ 这是对连续世界的物理性编码。LLM的底层神经网络，通过学习天文数字级别的数据，将世界的统计规律、模式、因果和关联，“压缩”进了数十亿个浮点数（参数）中。 ◦它像什么？ 它像地球的地壳。它不是离散的地图，而是一整块蕴含了所

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

14小时前

人类智能的飞跃离不开语言这一强大的符号系统，但其生理基础是神经网络的连接。同样地，LLM的革命性突破也并非单一范式的胜利，而是用连接主义的强大“引擎”，成功驱动了语言这个复杂的符号系统，最终实现了能力的涌现。

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

15小时前

大模型时代，企业AI落地心法-从过去单纯膜拜Palantir本体工程的一堆项目尸体中重生 范友们的实践总结得真好：用LLM生成细分领域本体字典，再打标切分文档，反过来再应用生成的时候，LLM的响应就有很惊艳的效果，在准确率和提供洞察上。 这似乎是LLM用于垂直领域场景的一个正确的方向。

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Limbo

1天前

LLM 输出无效 JSON 已成“玄学”了：括号丢了、引号乱飞；找到github json_repair 这样的库，它能自动修复语法错误、补全缺失值、清理非 JSON 字符，直接提升解析效率，省去无谓的 try/except 嵌套。对于 AI 开发者来说，这就是让 LLM 输出“可用化”的一把瑞士军刀。