【Frontier Exploration】Die Natur externer Halluzinationen in LLMs enthüllen, Mechanismen untersuchen und effektive Bewältigungsstrategien diskutieren, um die Authentizität der Modellausgaben zu erreichen—Langsam AI 053
Vorwort Dies ist eine Übersetzung von Lilian Wengs Artikel über externe Halluzinationen. Lilian Weng trat 2018 dem OpenAI-Team bei. Entwickelte die Formel Agent = Großes Modell + Gedächtnis + Aktive Planung + Werkzeugnutzung. Der Originaltext hat 20.000 Wörter und bezieht sich auf 24 Artikel. Die Definition von Halluzinationen wurde bereits ausgeweitet, um alle Fehler einzuschließen. Tatsächlich ist dies jedoch nicht so weit gefasst. Lilian Weng hat Einschränkungen festgelegt, um die D...
【Exploration avant-gardiste】Révélation de la nature des hallucinations externes dans les LLM, exploration de leurs mécanismes de génération et de stratégies d'intervention efficaces pour assurer la véracité des sorties des modèles—Apprenez l'IA053
Introduction Cet article est une traduction de Lilian Weng concernant les hallucinations externes. Lilian Weng a rejoint OpenAI en 2018. Elle a proposé le modèle d’agent = grand modèle + mémoire + planification active + utilisation d’outils. Le texte original comprend 20 000 mots et fait référence à 24 articles. La définition d’hallucination a été généralisée pour inclure toutes les erreurs. En réalité, cela n’est pas aussi vaste. Lilian Weng a précisé cela pour faciliter la discussion...
【Frente de Exploração】 Revelando a Natureza das Alucinações Externas em LLMs, Explorando seus Mecanismos de Geração e Estratégias Eficazes de Enfrentamento para Garantir a Veracidade das Saídas do Modelo – Aprendendo AI Devagar 053
Introdução Este texto é uma tradução do artigo de Lilian Weng sobre alucinações externas. Lilian Weng entrou para a equipe da OpenAI em 2018. Propôs a equação Agente = Modelo Grande + Memória + Planejamento Ativo + Uso de Ferramentas. O texto original possui 20 mil palavras e faz referência a 24 artigos. A definição de alucinação se expandiu para abranger todos os tipos de erros. Na prática, essa definição não é tão ampla. Lilian Weng fez clarificações para facilitar a discussão. No ...
【独家揭秘】麦橘闭环理论：从哲学科班到AIGC大咖的逆袭之路—慢慢学AI044
写在前面 AI 带来了技术平权和设计平权 你被平权到了吗？ 天赋重要还是努力重要 我们的天赋被埋没了吗？ 因为好奇尝试 AI，如何保持灵感 咋折腾才不腻？ 跨界天才的崛起，普通人能学到什么在 AI 迅速改变艺术创作领域的今天，一个名叫麦橘的年轻人的故事引起了广泛关注。这个年轻人是谁？他又是如何崛起的？ 他的经历就像是一部跨界天才的成长传奇：哲学系毕业，曾是金融精英，如今却成为了 AI 数字艺术的先锋。这样的转变让人惊叹不已。麦橘因其大胆创新的“麦橘”模型而声名鹊起，他戏称要”洒遍他的橘种”。然而，当见到他本人时，却惊讶于他那羞涩的大男孩形象。这种反差不禁让人思考：是什么样的经历塑造了这样一个独特的艺术家？ 分享中，麦橘坦言，之所以选择哲学专业，是源于他希望探索更深层的人生思考。豆蔻之年，能有如此从容，真是让人羡慕不已。也提到他曾鼓励家族后辈，勇敢试错，多方探索。 对麦橘认知的起点始于 2023 年的 AI 乐园，那时 ChatGPT 刚刚流行，MidJourney 还是小众圈子，SD 的门槛也很高。AI 乐园的内容确实突破了我的个人审美极限，加上他长期以来的形象，让...
【无界2050】当科技遇上自愿者，一场跨界的思想碰撞盛宴！
写在前面据说 2017 年，阿里云奠基人王坚博士看到一组数据，全球35 岁以下人口占比有50%。同时根据他的经验，大部分的机会给了成功人士，于是就想着办这样一个年青的人聚会，直到 2050 年。而对于年青人而不是年轻人，一个非常好的榜样是 52 岁学开飞机，拿着自拍杆追日出。显然，如果 30 岁就开始养生，恐怕不太适合。而第一次看到介绍文章时，一度以为 自愿者 是笔误，自愿者也就是自己愿意来的人，这非常 2050。 初遇 2050，火箭机器狗和马在杭州的云栖小镇上，每年 4 月的最后一个周末都会举行一个年青人的聚会，发起人是阿里云的奠基人—工程院院士王坚博士。今年的活动上，见到了真正点过火，13 米高的火箭。见到机器人，机器狗列队，还有真正的马，甚至还在纠结为了迎接马的到来，打算要放弃卡丁车（轻、强动力）。活动里有真正硬核科学，有院士，教授，青年学者，有带着小朋友横渡英吉利海峡的自愿者，也有 AI+即兴剧这样的跨界娱乐天花板。当然，同一个会场里有人在讨论学术问题，有人在旁边打牌，也是很和谐的。 离谱是 2050 的主旋律 今年的时间是 4.26-4...
挑战100天100个GPTs046.启发式偏差思维模型—慢慢学AI068
写在前面 启发式偏差思维模型：识别和克服你的本能判断 你是否因情感或近期经验而做出重大决策？ 金融风险的处理方案，你怎么评价？ 做事情的人跟你的关系如何？ 启发式偏差思维模型可以帮助你在自动化思维下做出更明智的决策 学习这个模型，让你的大脑脱离情感化简，进入现实化的思维！ 启发式偏差思维模型，模型概览 效果呈现 体验地址 期望目标[AI 生成的目标] GPTs 源码1[GPTs源码占位符] Prompt 收获[AI 生成的 Prompt 收获] 补充说明延伸问答什么是启发式偏差思维模型？启发式偏差思维模型指的是我们大脑在快速决策时，经常依赖一些简单的、经验性的法则（称为启发式），这些法则虽然能够帮助我们快速做出判断，但在某些情况下却会导致系统性的偏差，也就是不合理的、错误的判断。简单来说，就像我们走捷径一样，虽然快，但容易走错路。 启发式偏差思维模型的主要特点是什么？ 高效性： 启发式思维让我们能够在信息不完整、时间紧迫的情况下迅速做出决策。 简化性： 它将复杂的决策问题简化，让我们更容易理解和处理。 潜意识性： 很多时候，我们甚至没有意识到自己在使用启发式思维。 ...
挑战100天100个GPTs045.九宫格思维模型—慢慢学AI067
#挑战100天100个GPTs 写在前面 你真的了解你的产品吗？ 考虑过它过去、现在和未来的发展吗？ 竞争对手呢？他们的产品又如何？ 阴性、中性、阳性环境下的表现呢？ 九宫格分析，帮你全面思考！ 别让思维局限，错失良机！ 你想成为下一个索罗斯吗？ 还是下一个被收割的“韭菜”？ 掌握九宫格思维模型，提升你的决策力！ 九宫格分析思维模型，九宫格分析法可以拓展自己的思路，包含: 系统轴: 子系统，系统，超系统。时间轴: 过去，现在，未来。空间轴: 阴性环境，中性环境，阳性环境。九宫格思维模型可以应用事物和相关事物在不同时间阶段不同环境的形态。比如一个产品，一个商业模型等。这个思维模型给我们的启发还有，一个事物未来的发展并不是基于单一纬度，可能是很多因素在共同作用，就比如博格巴的转费会在去年是一亿，所有人都觉得好贵好贵。但谁知今年出现了黑天鹅事件，巴黎花费 2.22 亿购买了内马尔，此时各大球星都飙升至一亿以上。说明这个事件的出现，提升了所有人的心理域限，所有人因此而改变了。而索罗斯的羊群效应，就是应用了这样的原理，他会预测自己的一个行为对人内心的影响，他会拼命买进股票，然后突然卖掉...
挑战100天100个GPTs030.卡尼曼双系统思维模型—慢慢学AI052
挑战100天100个GPTs写在前面一位资深信贷审批员，凭二十年经验，三秒钟就能嗅出一笔贷款”有味道”。大多数时候他对，偶尔他错得离谱，而他自己分不清这次是哪次。 卡尼曼把人脑子里这道裂缝叫系统1和系统2：快思考省力、自动、靠直觉，慢思考费力、刻意、靠逻辑。麻烦在于，系统1给你的”确定感”和你到底对不对，没有必然联系——你越老练，往往越觉得自己对，哪怕环境已经变了。 这款 GPT 不打算消灭直觉（灭不掉，也没必要灭）。它只在你该慢下来的地方，帮你装一个”停一下”的开关。适合靠判断吃饭、一次失误代价很大的人：信贷、采购、招聘、战略择时、定价、质检。如果你只想背一串”认知偏差”名词，这篇帮不了你；如果你想知道自己哪类决策可以放心交给直觉、哪类必须强制走流程，可以接着往下看。 效果呈现 GPTs 源码：https://github.com/iaiuse/100day100gpts/blob/main/030、卡尼曼双系统思维模型 把一个你最近拿不准的决策告诉它——信贷要不要批、采购选哪家、这个人要不要招、这个价怎么定都行。它会先判断这事主要落在系统1还是系统2，再看你所处的环境该不该...
挑战100天100个GPTs028.竞争进化思维模型—慢慢学AI050
#挑战100天100个GPTs 写在前面竞争是不是你死我活？很多人默认是。这个模型给的答案是另一套——竞争的真正产物不是”谁赢”，是”所有参与者都被逼着进化”。红皇后那句话最直白：你拼命跑，只为留在原地。 这款 GPT 适合在红海里越拼越累、或正犹豫要不要进某个拥挤赛道的人。它帮你分清自己处在红海还是蓝海、找到对手短期抄不走的差异化定位、把能合作的零和转成正和——把竞争当进化的燃料，而不是互相消耗的战场。 效果呈现 GPTs 源码：https://github.com/iaiuse/100day100gpts/blob/main/028、竞争进化思维模型 怎么用：把下面「GPTs 源码」里的提示词完整复制到任意 AI 工具（Claude / GPT / Gemini），开始对话即可。 期望目标帮你看清所处竞争格局（红海 / 蓝海 / 缝隙），找到对手抄不走的差异化定位，把竞争压力转化为进化动力。 GPTs 源码123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536...
挑战100天100个GPTs044.破束缚思维模型—慢慢学AI066
#挑战100天100个GPTs 写在前面 你是否经常感到束缚，无法突破瓶颈？ 被规则、经验、本能所限，找不到新方向？ 你的思维是否也困在固有的框架里？ 想不想打破束缚，释放潜能，找到新的可能？ 破束缚思维模型，助你开启全新认知！ 从前提、时空、格局等多维度突破限制，实现自我飞跃！ 是时候打破思维的牢笼，探索更广阔的世界了！ 破束缚思维模型，突破包含: 前提突破，时空突破，格局突破，系统突破，需求突破，辩证突破，角色突破，视角突破，逻辑突破等等。束缚源于边界，规则，框架，经验，人的本能，视角等等。 效果呈现 体验地址 期望目标[AI 生成的目标] GPTs 源码1[GPTs源码占位符] Prompt 收获[AI 生成的 Prompt 收获] 补充说明延伸问答什么是破束缚思维模型？破束缚思维模型，也称为“反其道而行之”模型，是查理·芒格常用的思维模型之一。它鼓励我们不要被现有的框架、规则和假设所束缚，而是从相反的角度思考问题，寻找非传统的解决方案。 这个模型的核心是挑战现状，质疑“默认选项”，并探索所有可能的选择，即使它们看起来很奇怪或违反直觉。通过这种方式，我们可以突...
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