本文将以高德地图和心知天气两个服务为例,介绍一下如何零代码使用 AI Agent 插件构建一个同时支持地图服务和天气服务的 Agent,同时会探讨 AI Agent 插件的实现原理。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
                            2024-08-29 17:12:17
                            
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            什么是AI幻觉AI 幻觉是指 AI 生成的内容表面上看似合理、有逻辑,但实际上存在错误、不存在的内容或引用来源,常常与真实信息交织在一起,难以分辨。例如,AI 可能会编造法律条文、权威观点、数据成果,提供虚假理论依据,或者张冠李戴地引用工程规范中的条款等。根据生成内容与真实世界的偏离程度,幻觉还可以分为事实性幻觉和忠实性幻觉。前者指模型生成的内容与可证实的现实世界事实不一致,后者指生成的内容与用户            
                
         
            
            
            
            1. 什么是 AI Agent随着大模型技术的快速发展,越来越多的公司在实际业务中落地了大模型应用。但是人们逐渐发现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-18 15:49:19
                            
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            随着人工智能技术的飞速发展,ChatBI(对话式商业智能)正以前所未有的方式变革着数据分析领域。用户不再需要编写复杂的SQL代码,只需通过自然语言提问,即可获取数据洞察。然而,在这便捷的背后,一个棘手的问题逐渐浮出水面——AI幻觉(AI Hallucination)。当用户满怀期待地问“上季度哪个产品的利润最高?”时,ChatBI有时会给出一个看似合理却与事实完全不符的答案,仿佛在“说谎”。本文将            
                
         
            
            
            
            知识图谱驱动的链式思维生成(Knowledge Graph-driven CoT Generation)论文中先由专家在目标领域构建一个“粗粒度”的决策树,然后            
                
         
            
            
            
            AI短剧?清华大学DeepSeek手册 第Ⅴ册《DeepSeek与AI幻觉》            
                
         
            
            
            
              中新网3月10日电 (任帅 陈天浩 张一鸣)10日,全国政协委员、360集团创始人周鸿祎接受记者采访,被问及“AI幻觉”的看法时,周鸿祎表示“AI幻觉”是把双刃剑,首先不可消除,第二是AI有创造力,在写文章和做创意的时候,它脑洞大开;在企业生产、医疗、法律等容错率很低的领域,它就是“要命”的问题。在如何对待“AI幻觉”的问题上,周鸿祎认为一方面不要试图消除它,对其产生要有容错能力,另一方面通过            
                
         
            
            
            
            该报告为普通用户提供实用指南:医疗咨询需关联最新临床指南版本,金融建议自动添加风险标签,历史类答案强制文献溯源。通过规范使用方式,既能规避风险,又能释放AI的创新潜力。            
                
         
            
            
            
            清华大学发布的《DeepSeek与AI幻觉》研究报告揭示了人工智能生成内容时的“幻觉”现象,即模型输出看似合理但存在事实错误或逻辑偏差。报告将AI幻觉分为两类:**事实性幻觉**(如建议糖尿病患者用蜂蜜控糖)和**忠实性幻觉**(如答非所问)。DeepSeek模型产生幻觉的主要原因包括训练数据偏差、知识更新滞后、复杂场景泛化困难等。            
                
         
            
            
            
            AI幻觉(Hallucination)是高价值企业级AI应用落地的核心壁垒。本文从技术视角            
                
         
            
            
            
            AI 编码工具普及,但为何开发者感觉很快,实际项目却变慢了?本文深入剖析 AI 编程“感知差距”背后的根源,探讨如何通过结构化输入,真正释放 AI 潜能。 ...            
                
         
            
            
            
            本文深度分析了大型语言模型(LLM)产生AI幻觉的成因机制与解决方案。研究表明,AI幻觉源于数据质量缺陷、训练机制偏差、模型架构局限和推理过程放大四方面因素,形成"概率生成-错误传导"的完整链条。在解决方案上,数据层面通过Concept7数据集等优化技术提升知识覆盖度,模型架构采用Gemini 2.5 Pro的混合注意力机制增强推理能力,动态数据更新和假设验证循环等技术可显著降低幻觉率。当前研究虽取得一定进展,但模型对自身知识边界的识别能力仍有待突破,这将成为未来AI可靠性研究的关键方向            
                
         
            
            
            
            IP的假象 当我们插上一个网卡的时候,在系统当中就会出现一个网卡,然后我们就可以在网卡上配置IP地址,在这里就出现一个幻觉,我们认为IP是配置在网卡上的,其实IP并不是配置在网卡上的,而是配置在内核上的,知道这个事实,有时候就给帮我们解决大问题; 我们有一台服务器,有两个IP,192.168.100            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-28 18:00:52
                            
                                80阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            多模态推理模型真的「越想越明白」吗?研究表明,R1系列模型在推理链条加长的过程中,其视觉感知能力出现下            
                
         
            
            
            
            什么是RAG?RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种将检索系统与生成式AI模型结合的技术架构。核心思想是:不要让模型凭空生成答案,而是先检索相关信息,再基于检索到的信息生成回答。RAG解决的核心痛点            
                
         
            
            
            
            在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)尤其是大语言模型(LLM)和多模态模型,就像一颗颗璀璨的新星,照亮了科技的天空。然而,在这些耀眼的光芒背后,一个颇为有趣且引人深思的现象悄然浮现——Hallucination,也就是“幻觉”。这可不是什么超自然事件,而是 AI 在生成内容时,偶尔会“脑洞大开”,编造出一些看似有模有样,实则毫无根据的“瞎话”。对于那些刚接触这个概念的朋友来说,可能觉得有            
                
         
            
            
            
            AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-09 15:50:17
                            
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            我伸手去触摸蒲公英,闭着眼睛静静感觉着它带来的暖流。静水流深,无法自拔的舒适突地戛然而止。一阵凌风,放慢了整个节奏。连心跳似乎都慢了许多。也不知因何,蒲公英渐渐地枯萎而化在空中。我用力向它呼喊,声嘶力竭地我只能默默流着泪水。冷冷的孤独,再次镌刻传说中最冰冷的面容,不是自己被唾弃,便是全部幻化为魑魅。努力再坚强,最终也不过是胡乱涂抹的一幅墨汁画。凄美的人,凄美的记忆,不会被风尘渲染颓废,只因命中注定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2015-05-01 14:36:07
                            
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            在我们所从事的工作中,只有少部分研究人员是在做高科技业务,他们实现了根本性的技术突破。
我们大多数人只是他们工作成果的应用者。我们用计算机和其他技术组件来开发产品或者组装我们的应用。
因为是以团队、项目以及其他紧密结合的工作小组形式来从事这项工作 ,所以我们的成功来自于良好的和所有此项工作参与者之间的人际交往。同样,我们失败的原因在于糟糕的人际交往。
我们倾向于做技术方面工作,而不是人际关系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2009-06-11 23:33:00
                            
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