编者按： 目前，LLMs 在机器翻译、文本生成、多轮问答等任务上已表现得非常出色了。人们开始思考它们是否也可以用于数据标注工作。数据标注是训练和评估各种机器学习模型的基础，一直是一项昂贵且耗时的工作。是否能够借助 LLMs 的强大能力来为数据标注流程降本增效呢？本文深入探讨了这一问题。本文作者从业界最新研究入手，全面评估了 LLMs 在数据标注领域的应用前景。文章指出，在某些场景下使用 LLMs
编者按： 当前大热的大语言模型和检索增强生成模型，虽然在语言理解和内容生成方面取得了突破性的进展，但仍然存在诸多限制。它们缺乏根据目标导引行为、持续学习和与环境交互的能力，难以应对复杂多变的现实场景需求。今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是人工智能领域正朝着开发更智能、更自主的 AI Agent 系统迈进，这将彻底改变我们使用人工智能的方式。作者相信人工智能的未来必将呈现出更智能、更自主的 AI
编者按： 大语言模型拥有令人惊叹的语言理解和生成能力，却也存在自主决策、与外部系统交互等方面的不足。函数调用（Function Calling）技术的出现，正是为解决这一难题而生的创新方案，它赋予了大语言模型更强的自主能力和与外部世界连接的能力，成为实现真正智能自主 Agent 的关键一环。本期我们精心为各位读者伙伴呈现一篇详实的搭建技术教程，全面介绍了如何利用函数调用技术构建
编者按： 目前，检索增强生成（RAG）系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据，尤其是文档中的表格数据，仍然是 RAG 系统面临的一大难题。本文作者针对这一痛点，提出了一种处理表格数据的新颖解决方案。作者首先系统性地梳理了RAG系统中表格处理的核心技术，包括表格解析、索引结构设计等，并评述了现有的一些开源解决方案。在此基础上，作
编者按：当前，大语言模型已经成为自然语言处理领域的热点。LLMs 是否真的“智能”？它们又为我们带来了哪些启发？针对这些问题，Darveen Vijayan 为我们带来了这篇引人深思的文章。作者主要阐释了两个观点：第一，LLMs应被视为一种文字计算器，它通过预测下一个词来工作，当前阶段还不应被归为“智能”。第二，尽管LLMs 目前存在局限，但它们为我们提供了反思人类智能本质的契机。我们应保持开放的
编者按： 大模型的出现为构建更智能、更复杂的人工智能系统带来了新的契机。然而，单一的大模型难以应对现实世界中错综复杂的问题，需要与其他模块相结合，构建出复合人工智能系统（Compound AI Systems）。本文作者深耕人工智能领域多年，洞见独到。文中系统性地介绍了四种常见的 Compound AI Systems 部署模式：RAG 系统、Conversational AI 系统、Multi-
编者按：在现实生活中，普通用户很难编写合适的提示词（prompt）来指示 LLM 完成期望任务。用户提出的 queries 往往存在词汇不准确、缺乏语义信息等问题，导致 LLM 难以理解并生成相关的模型响应。因此，如何优化 queries ，增强 LLM 对各类 query 信息
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
