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LLM 大模型最新趋势总结( 三 )

LLM


LLM 的 Context Window 就像电脑内存 ， 向量数据库是 LLM 的硬盘；因而 ， 向量数据库成为LLM领域应用的必备工具 ， 大量vector store厂商成为投资热门 。
LLM应用新趋势：LLM扮演system 1 ， 负责快思考 ， 而LLM的Agent助手扮演system 2 ， 负责慢思考（理性推导）

LLM 大模型最新趋势总结

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报告还提到了经典的幻觉问题：
幻觉原因：模型学习了错误信息 ， 模型只善于模仿语言风格 ， 而不能良好地判断正确的信息
如何减少幻觉（hallucination）？
方法有：scaling/retrieval/reward model
① scaling：大模型小型化 ， 降低幻觉频率
② retrieval：通过检索融入事实信息 ， 纠正幻觉
③ reward model：用奖励模型来鉴别幻觉
LLM 大模型最新趋势总结

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有了大模型的加持 ， 学术界已经把Robot Learning 做为主流研究路线
LLM 大模型最新趋势总结

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LLM+Robotics=？
软件上 ， 机器人大脑大幅升级；
硬件上 ， 人形机器人热度再起 。
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