查佩尔·罗恩的骄傲显而易见。上周末，酷儿流行偶像查佩尔·罗恩在纽约市的州长舞会上表演。在表演中，她身着自由女神像进行表演，她透露自己拒绝了在白宫为骄傲游行表演的邀请。“我们希望自由、正义和人人享有自由，”她说。“当你这样做时，我就会来。”随着新老粉丝在 Instagram 和 TikTok 上转发这段视频，这些评论和这套服装迅速走红。
最近打电话给我。Gov Ball 上还有一条互联网新闻：Carly Rae Jepsen 为一群人演唱了“Call Me Maybe”，这首歌在 YouTube 上疯传时，这些人可能已经奄奄一息。一些粉丝甚至送给她剑，正如 Tumblr 所希望的那样。
对沃尔玛骄傲系列进行评级。如果您错过了 TikTok 创作者 Connor Clary 对主要零售商骄傲系列的评论，它们又回来了。不用客气。
使用这个巧妙的软件技巧减少人工智能幻觉
2024 年 6 月 15 日
经过
佩斯数字新闻
如果你曾经使用过生成人工智能工具，它肯定骗过你，而且可能骗过好几次。
这些反复出现的虚构通常被称为人工智能幻觉，开发人员正在努力 玻利维亚电报号码 通过控制这些不幸的谎言来提高生成式人工智能工具的可靠性。减少人工智能幻觉的最流行方法之一（也是在硅谷迅速流行的方法）被称为检索增强生成。
RAG 流程相当复杂，但从根本上讲，它通过从自定义数据库收集信息来增强您的提示，然后大型语言模型根据这些数据生成答案。例如，一家公司可以将其所有人力资源政策和福利上传到 RAG 数据库，并让 AI 聊天机器人只关注可以在这些文档中找到的答案。
那么，这个过程与标准的ChatGPT输出有何不同？我询问了汤森路透CoCounsel副总裁 Pablo Arredondo ，他一直在使用 RAG 方法为法律专业人士开发 AI 工具。他说：“你不是仅仅根据模型初始训练期间编码的记忆来回答问题，而是利用搜索引擎来提取真实文档（无论是判例法、文章还是任何你想要的东西），然后将模型的响应锚定到这些文档上。”
例如，我们可以将《连线》的整个历史（自 1993 年以来的所有印刷杂志和网络文章）上传到私人数据库，并构建一个 RAG 实现，在回答读者问题时引用这些文档。通过为 AI 工具提供狭窄的关注点以及高质量的信息，RAG 补充聊天机器人将比通用聊天机器人更擅长回答有关《连线》和相关主题的问题。它还会犯错误，有时会误解数据吗？当然。但它编造整篇文章的可能性肯定会降低。
只是一只蜥蜴在吃一顿丰盛的晚餐。 给你。