大模型
关于大模型的幻觉问题，大模型有可能做到百分之百的准确率吗？
大模型技术已在部分企业应用场景中使用，但其不确定性（幻觉）问题成为限制因素，尤其在医疗、自动驾驶等对准确率要求高的领域。虽然解决幻觉问题是大势所趋，但也有人认为适度的“幻觉”有助于创新和错误带来的新发现。
Scaling Law不是唯一视角！清华刘知远团队提出大模型“密度定律”：模型能力密度100天翻番
清华NLP实验室提出大模型的密度定律，表示模型能力随时间呈指数级增长。研究发现大模型的有效参数量与实际参数量之比（能力密度）持续增加，并且AI的电力、算力和智力也遵循类似的快速增长趋势。
LLM最大能力密度100天翻一倍！清华刘知远团队提出Densing Law
清华大学刘知远教授团队提出大模型密度定律，指出模型能力随时间呈指数级增长，每3.3个月翻一倍。该定律揭示了AI时代电力、算力与智力都在快速增长的趋势，并可能推动端侧智能的发展。
严禁AI评审！CVPR 2025重申大模型审稿0容忍，一首拒稿小诗爆笑全场
CVPR 2025提出七条审稿新规应对投稿量激增导致的审稿人不足问题，包括限制大模型参与审稿、每位作者最多提交25篇论文等。官方强调禁止使用大模型生成或翻译评审结果。
使用大模型实现一个聊天机器人思路以及困难点
实现简单但复杂的是聊天机器人功能。使用大模型服务商提供的SDK或API接口即可快速启动；主要通过system和user角色定义对话，并利用会话记录确保上下文理解；应用场景广泛，但需解决知识不足和技术准确性的挑战。