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理工科 MCP Server 神器,补足人工智能幻觉短板

作者:子釉 为什么需要 WolframAlpha 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)如 GPT-4 在自然语言处理和生成方面取得了显著的成就。然而,这些模型在处理复杂的科学和数学问题时,常常出现所谓的"幻觉"现象,即生成错误或不合理的结果。这种现象不仅影响了模型的可靠性,也限制了其在教育、科研等领域的广泛应用【1】。 大语言模型在生成文本时,往往依赖于其训练数据中的模式和关联,而缺乏对现实世界的物理规律和逻辑规则的深入理解。这导致在处理科学和数学问题时,模型可能会生成看似合理但实际上错误的答案。例如,在解决物理问题时,模型可能会忽略单位转换、物理定律的应用,甚至在数学计算中出现低级错误。这种幻觉现象不仅影响了问题解决的正确性,也使得模型在面对复杂问题时显得力不从心。 WolframAlpha 是一个强大的计算知识引擎,能够处理各种科学、数学和技术问题。它基于广泛的数学和科学知识库,能够进行精确的计算、符号操作和公式推导。与大语言模型相比,WolframAlpha 在处理复杂的数学公式、物理定律和科学概念时具有显著的优势。它能够准确地执行计算任务,避免因模型自身的局限性而导...

大数据是不是凉了?

文/吴炳锡 近几年,"大数据要凉了"的声音似乎越来越多。有人说大数据热潮退却了,也有人感慨岗位越来越少、平台越来越重、业务越来越复杂。但这真的是大数据"凉"了吗? 我并不这么看。在我看来,真正"凉"的不是大数据本身,而是原来的"屠龙之术"已经无"龙"可杀,因为"龙"已经进化,而我们的武器却还停留在过去。技术需要进化,架构需要重构,能力也需要更新。 要理解大数据的现状和趋势,得先看看它是如何一步步发展演进的。我们可以将大数据的发展分成三个阶段: 阶段一: 传统 Hadoop ------第一代"烟囱式"大数据平台 最早的大数据平台基本是围绕 Hadoop 构建的,Lambda 架构(离线 + 实时)几乎是当时的行业标准。但在实际工作中,我深刻体会到这个阶段的大数据平台仍然极不易用,需要大量的人力和资源投入,所构建的系统难以真正商业化,只是一个个离线的组件。 当时,技术团队拿着各种 Hadoop + Hive + Spark 的架构图给老板讲未来、画愿景,靠着数据中台的"故事"扩张团队,组建起来五十人的大数据团队,雄心壮志地把平台堆了起来。 Lamda 架构的大数据,各处树烟囱 然而现实很...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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