张小吉

张小吉

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7个月前

基础的信息类的内容,靠大模型完全可以胜任了,但个性化的,有文采的,有语言特点的内容,想要靠 LLMs 翻译,我觉得还差蛮远🌚

#大模型 #LLMs #翻译 #个性化 #语言特点

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小牛

9分钟前

AI 的爆火,中国官方都出马了,把 Token 的翻译定义为 “词元” 你觉得这个翻译怎么样(´・ω・`)?

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0xTodd

51分钟前

新时代“码奸”😅 开发最聪明的大模型,写出最好用的 Skill。 然后逼退前端兄弟,接着依次逼退后端兄弟、测试兄弟、运维兄弟、数据兄弟、网安兄弟。 新时代“码门忠烈”🫡 用公司的 AI API,模型能选多贵选多贵,思考能拉多长拉多长,不用 Skill,删掉 MCP,就靠推理硬生成。不塞爆上下文,誓不开新对话。 然后用月底的账单吓退拥抱 AI 的老板。

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Bryan

8小时前

Plan 翻译成套餐,很合理👌

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Geek

1天前

你们搞大模型的就是码奸🤣

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Boywus

1天前

大模型天生只输出“主流共识内容”,不会给你输出“非经典的创新内容”,所以最适合“跨领域基础知识对齐”,别让它给你直接搞一个某领域的“局部最优解方案”。 根本原因就是,输入层的“训练语料”的数据源就是“幂律分布”的,主流内容占比非常高;输出层又是个概率模型,输出“下一个最可能出现的词”,导致更倾向于输出“主流共识内容”。 如果问题的答案主要来自“公开语料中的稳定规律”,就适合LLM,比如 通用知

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