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MartinYANG06

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V2EX 第 671682 号会员,加入于 2024-01-15 16:48:13 +08:00
MartinYANG06 最近回复了
我老家县里,学校老师最低也有 3-4000 ,还不加各种福利补助, 但是县里找工作一般也就挣 2000 ,而且一周也就休一天。
50 天前
回复了 ltfree 创建的主题 程序员 最近被 OCR 识别搞得头痛
用 docker 配好容器直接拉过去呗
51 天前
回复了 SmallBlueZhao 创建的主题 NAS 准备自建 NAS,求建议
我前年用的 N1 机箱 畅网 n100 主板组的 Nas , 建议提前注意下主板上有没有机箱上 正面的音频 usb type-c 的专门接口, 我的最后前面就能用个 usb2.0 一个电源键
@SmallBlueZhao
这 3-4 年进入大模型时代才有的目前突破
高阶的检索,我猜你的意思是更高效、快速、准确的,通过已有全面完善的数据中,将对应答案找到并整理完善。但是大模型肯定不止于此,因为所有问题不可能穷举,ai 训练有训练集和测试集,测试集相当于大模型没有见过的问题, 这些问题才是真正评估模型性能的关键, 所以在测试集面前不存在检索问题是不存在的。
其次,你可以通过图像模型,图像编辑,变脸,画风迁移,风格融合等 ai 模型的能力看到,这些肯定不是“高阶检索”能办到的事情,视觉图像大模型也是大模型的一种。
在我看来大模型是可以有一定创造能力,至于像人类一样的程度显然还达不到,但至少绝对不至于“高阶检索”能媲美的。 大模型类似实现的是一种数据背后潜在规律的学习和复现
例如现在 deepseek-r1 通过强化学习,使大模型能够学习和实现深度理解和推理能力, 这些都不是“高阶的检索”能够办到的事情。
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