检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。
不使用外部工具也能让大语言模型（LLMs）实现严谨可信的推理，新国立提出 SymbCoT 推理框架：结合符号化逻辑（Symbolic Logical）表达式与思维链，极大提升推理质量，鲁棒性与可信度。
AI算力资源越发紧张的当下，斯坦福新研究将GPU运行效率再提升一波——
不卷参数，不卷价格，运营商只卷大模型的商业化落地。
建设AI内容创作平台，促创意产业数字化转型。
“微软在 Copilot 的安全性方面误导了用户”
涂鸦智能发布AI大模型Cube AI及开发工具。
员工隐瞒使用AI提高工作效率，担心被取代。
你真的了解你的AI助手吗？ 想象一下，你和同事使用相同的AI工具，但为何他的工作效率总是高出一截？秘诀可能就藏在那些看似简单的提示词里。精准的提示词是解锁AI潜能的关键，它们能让AI更好地理解你的需求，从而提供更准确、更高效的回答。
人人都知大模型时代具身智能大有可为。 但这座连接起大模型和现实物理世界的桥梁，究竟应该如何搭建？ 逐际动力联合创始人兼首席运营官张力，在中国AIGC产业峰会上给出思考： AI代替人去决策，人形机器人代替人去劳动。
