总是盯着大模型幻觉问题？用工程性思维可以解决一部分，后续幻觉也是一种意识涌现？（别拍我）

深圳王哥 2024-11-14 16:10:11

基于提示词实现的类似 o1 通用思维链，借用这个提示词生成了这个提示词的结构图

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迄今为止，应该没有人还怀疑大模型的能力吧？但目前大模型实现真正落地，其实还有一段艰难的路要走。**1. 大模型：**一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型（Large Language Model，LLM）是针对语言的大模型。**2. 175B、60B、540B等：**这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。3. 强化学习：（Reinforcement Learning）一种机器学习

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在视觉里，如果只按频次去合并，容易破坏结构。首先，在模型方面，阿里云智能集团公共云事业部xx智能负责人高飞提到，在他走访的 30 多家xx智能公司中，绝大多数都在用 Qwen-VL 做后训练，因为 Qwen 系列模型在空间理解、路径规划、长上下文记忆方面的长板可以帮xx智能公司解决很多核心痛点。在多模态模型里，CLIP-style encoder 往往把视觉表征过早地拉近到文本空间：对于抽象层面的问答，如总结图片大致内容，这样的表征其实是没有什么问题的，但一旦追问与语言无强依赖的细节，模型就更易出现幻觉。

就以罗永浩数字人为例，罗永浩和朱萧木都具有强烈的个人风格，直播时经常会蹦出几句口头禅，为打造可控性强、极具真实感的虚拟主播，百度基于文心大模型 4.5 Turbo，投入海量真人直播数据，依托「转录挖掘、优质提炼、仿写合成与自动评估」四个环节不断优化训练语料，使模型深度吸收两位主播的语言特点与思维习惯，并在迭代学习中持续逼近更契合的输出效果。如果 AI 可以基于可靠的数据，理解复杂的需求，进行长期推理和规划，可靠地使用工具并及时纠正错误，那么我们就可以在更加重要的任务上，实现前所未有的自动化。

「2025 年最大的变化，是强化学习在大语言模型训练上终于开始奏效了。」这是 Anthropic 的两位研究员，Sholto Douglas（专注于强化学习）和 Trenton Bricken（研究机制可解释性）对于今年模型趋势变化的总结。 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Opus 4 的发布也变相证明了这个判断。在 Dwarkesh Podcast 这期两个半小时的采访中，两位研究员对于 RLVR（可验证奖励的强化学习）、模型的自我意识、以及 Claude 一直专注的「模型可解释

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