本文探讨了如何避免高成本的模型微调，通过任务拆解和提示词调优实现业务目标。文中提到，当大语言模型不能直接满足需求时，微调涉及大量工作，包括数据准备、模型训练及GPU资源。为降低成本，作者提出了两步方法：1) 任务拆解，将复杂任务分解为简单子任务，利用模型优势处理部分；2) 提示词调优，优化输入以引导模型更高效地响应。虽然这可能不适用于所有情况，但能有效减少对模型微调的依赖。

生成式AI（Generative AI）是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术，这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同，生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测，而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律，能够创造出逼真或富有创意的内容。

摘要（Markdown格式）： 了解**复杂度守恒定律**，源于1984年，指出应用的复杂性无法消除，只能转移。在探究设计模式时，发现了**桥接模式**。桥接模式通过组合而非继承处理多维度变化，避免类爆炸问题。当图形颜色和类型变化时，原本的抽象类和实现类会导致大量类产生。通过桥接模式优化，将颜色和形状解耦，实现了更灵活的结构。

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。

项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作

【6月更文挑战第5天】Nature文章探讨了人工智能，尤其是ChatGPT这类大型语言模型（LLMs）的思考机制。随着AI复杂性的增加，理解其决策过程成为挑战。可解释AI（XAI）领域致力于揭示这些“黑盒子”的工作原理，但LLMs的规模和潜在问题（如错误信息和隐私泄露）使这一任务更具紧迫性。研究人员借助心理学和神经科学方法尝试理解模型决策，但目前仍处于早期阶段，且有争议认为模型可能只是模拟而非真正理解文本。

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

【6月更文挑战第5天】TinyLLaVA Factory是新推出的开源模块化代码库，简化小规模多模态模型的设计与训练，采用工厂模式，允许用户通过添加或替换少量文件轻松重构模型组件，提高开发效率。该库支持定制LMMs并提供训练配方，通过模块化和开源促进社区合作，已实验证实在复现性能上与原始模型相当。尽管面临兼容性等挑战，但其前瞻性的技术路线图确保了其在AI领域的相关性和活力。论文链接：[arxiv.org/abs/2405.11788](https://arxiv.org/abs/2405.11788)

演示了两种方式执行Ajax请求：传统的jQuery方法，包括设置URL、类型、数据类型、数据及回调函数；以及现代的fetch API，使用async/await处理POST请求，检查响应状态并转换为JSON。

通义灵码是基于阿里云通义大模型的编码辅助工具，旨在提升开发者效率。为更好地满足开发需求，提出以下优化建议：1）提升生成速度，优化算法，引入分批处理；2）增强跨文件感知能力，理解代码上下文；3）完善云服务支持，深化与阿里云服务集成；4）丰富功能体验，增加编程语言支持；5）提升稳定性和兼容性，确保多环境运行；6）优化用户界面和交互，提供自定义选项；7）增加用户反馈渠道和社区支持，建立开发者交流平台。通过这些改进，通义灵码将为开发者带来更高效智能的编码体验。【6月更文挑战第1天】

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