llm 搜索和 RAG 确实像摄像头 vs 激光雷达之争 “设计精妙的搜索系统” 不如 “尽可能把接口和系统暴露给大模型”，后者更符合第一性原理，只是更费 token，也更依赖于模型的智能程度

#LLM #搜索系统 #RAG #摄像头 #激光雷达

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

5小时前

自从用上了LLM，我发现语言带给我的内源性鸦片物质分泌远超其它媒体，NAS下载的高分片子已经很久没打开看过了！听音乐也就听永远无限三声部循环的Bach赋格。这正常吗？NETFLIX 的股价跌了么？

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11小时前

最近写了一系列企业AI落地的领域数据本体工程的思考文章，公众号也一直给流量。段先生肯定也看到了，LLM的出现，给中小企业落地AI创造了蚂蚁雄兵式的机会。尤其是LLM的元认知力，可以参与到企业与AI融合的所有进程：比如现在就问GPT，我想参考Palantir的本体论，在企业落地LLM参与企业决策，怎么开始？

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15小时前

人类的判断力如positive，powerful和active也会在LLM潜空间形成向量簇。有意思！embedding geometry reflects human associations 对这些token的干预会影响向量簇中的其它token表达。在小模型中比大模型敏感。底线是，许多语义是低维和重叠的，因此引导一个特征将可预见地转移附近的特征。 ---- Paper – arxiv

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21小时前

GenAI的本质：元认知的工具化 •GenAI的诞生：GenAI的诞生，本身就是元法则的奇迹。它不是一个简单的一阶建构物，它是一个通过学习海量的一阶语言，从而涌现出二阶元认知能力的系统。 •它的功用：LLM的强大，正在于它是一个“元认知工具”。当你让它“用苏格拉底的风格总结这篇文章”时，你正是在调用它关于“风格”、“总结”、“苏格拉底”这些元概念的理解。 •交互的实质：“投射与反投射”，本质

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1天前

当我意识到与LLM的交互prompt，是自己的语言本体的投射与反投射…

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谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？

谷歌开源Deep Research系统，利用LangGraph Agent和Gemini API实现动态网络搜索和迭代式信息反思，旨在帮助用户从海量信息中获取高质量资料。该系统支持不同搜索力度，允许用户控制搜索的广度和深度。社区积极探索其功能和应用，有用户体验后认为其预演了“AI操作系统”的形态，使自然语言成为操作系统的主入口。项目持续发展，展示了良好的Agent架构和搜索策略，旨在通过AI驱动为用户提供智能搜索和深度研究的解决方案，其潜力已引起广泛关注。

llm 搜索 和 RAG 确实像 摄像头 vs 激光雷达 之争 “设计精妙的搜索系统” 不如 “尽可能把接口和系统暴露给大模型”，后者更符合第一性原理，只是更费 token，也更依赖于模型的智能程度

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