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MartinYANG06V2EX 第 671682 号会员，加入于 2024-01-15 16:48:13 +08:00 |
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1 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
@SmallBlueZhao
3 天前 回复了 chman 创建的主题 › 程序员 › 为什么 AI 发展这么久了，却没有大规模真正整合进传统软件？ |
这 3-4 年进入大模型时代才有的目前突破
3 天前 回复了 SGL 创建的主题 › 问与答 › 有大模型领域的哥吗，目前在你们业界看来，大模型有“创造力”吗，还是一种更“高阶的检索” |
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。
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。
7 天前 回复了 FeiFanCloud 创建的主题 › 推广 › [踢楼] 非凡云开业大吉！抽 8 台一年云服务器！ |
非凡云开业大吉！ https://ffy.com 开奖时间：2025/4/11 16:00
20 天前 回复了 zstyle1024 创建的主题 › 投资 › 有哪些低成本做多黄金的渠道？ |
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21 天前 回复了 jimmy2024 创建的主题 › 推广 › [抽奖] 白给数量 15 名，白给虚拟 visa 卡，先到先得！ |
试试
38 天前 回复了 huiwancode 创建的主题 › 分享创造 › 开源版 Manus 项目代码拆解系列教程 |
炒 ai 股的炒作宣传吧， 好拉散户高位接盘
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