这个论文看到过很久了，现在合成数据已经很普遍了吧，尤其是后训练，大模型崩塌了吗？如果指的是Pre-training，倒是个问题。LLM生成的文章越来越普遍，但是以目前投射与反投射的生成机制，还是human-in-loop，质量普遍也越来越高了啊🤔 另外语言的语义一直在发展，思考的的结构、角度好像就那么几种吧…

#合成数据 #大模型 #LLM #语义发展 #人机协作

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

5小时前

当你执着探索语言、LLM、智能和范式…

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

22小时前

LLM为人类元认知提供外部支持结构。这种循环可能是AI逐步演化出类元认知能力的“镜像学习”过程。人机交互不仅是问答，而是共同进入一个“递归反思的认知空间”。

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

22小时前

我想问LLM一个问题，但我不知道怎么才能问好这个问题，然后我问LLM怎么问好这个问题的问题。

yvonuk

23小时前

做了个小工具Proxied Web from URL: 在网址上实现的免费代理服务器用法很简单：把任何需要访问的网址放在后面，这个新的网址就可以作为代理服务器获取原网站的内容。开发这个工具的初衷是为了方便大模型抓取网站内容，但可能作为代理服务器上网才是它更大的用途🤣

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1天前

大模型的知识只是一个方面，更重要的思考方法。开源模型就可以规避知识产权保护风险了吧？只是收算力的钱和API服务费。