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。

RAG中的生成线索挖掘:KG+COT+NLI集成思路GE-Chat及CausalRAG因果过滤方案

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。