大型语言模型(LLM)在聊天应用中取得了一定成功,但面临高能耗和幻觉问题。开发者需在模型规模与训练效果之间找到平衡。尽管Yann LeCun认为LLM已无前景,AI公司仍将继续投资。未来可能通过知识图谱和本地模型提高效率,减少幻觉,同时关注用户的个人上下文。市场可能需要调整,以促使大型供应商改善现有投资。
廖谦创办了极致上下文,专注于多模态Agent,已获得数百万美元融资。他希望通过AI理解用户上下文,提升营销效果,简化操作,打造个性化表达平台。
本研究探讨了小型语言模型在创伤后应激障碍(PTSD)患者中的同理对话能力,结果显示经过微调的模型在同理心表现上显著提升,但效果因场景和用户差异而异,强调设计需考虑用户的上下文。
作者正在开发API产品,研究市场设计原则。他分析了Apidog的静态着陆页,发现简单图像比动态内容更有效地传达产品信息。Bret Victor的设计理论支持静态信息图形的优势,强调用户上下文的重要性。作者意识到设计上还有改进空间。
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