概率统计机制下,LLM 推理真的「理解世界了」吗?
本周会员通讯解读了2个AI & Robotics业内要事。首先讨论了概率统计机制下LLM推理的真实情况,涉及简单复读和显性路径在推理中的角色、Next Token Prediction的动态建模过程以及因果理解的表达。其次探讨了企业如何使用AI采购预算,并分析了从自行构建转向购买第三方应用的原因。通讯还包含2项专题解读及31个要事速递。
本周会员通讯解读了2个AI & Robotics业内要事。首先讨论了概率统计机制下LLM推理的真实情况,涉及简单复读和显性路径在推理中的角色、Next Token Prediction的动态建模过程以及因果理解的表达。其次探讨了企业如何使用AI采购预算,并分析了从自行构建转向购买第三方应用的原因。通讯还包含2项专题解读及31个要事速递。
AI Agents 和 Agentic AI 是两种不同的技术范式。前者是单体智能助手,适用于简单任务;后者则是多智能体协作系统,更适合复杂场景。论文讨论了它们的区别及应用场景,并提出了未来发展的方向和关键解决方案。
2025年5月17日,北京晴天。文章介绍了知识图谱结合因果推理的RAG增强方法GE-Chat与CausalRAG,前者通过构建知识图谱、链式思维和蕴含推理生成准确证据;后者则通过因果关系过滤提高检索精度。