当前位置： 首页 > article >正文 评估大语言模型挑战和方法-AAAI2025 article 2025/3/19 4:57:25 目标：理解并改进基础模型，以实现更好的人类与人工智能协作。 大模型评估中的背景与挑战 “什么是智能？” 图灵测试一直作为确定智能的终极测试。 人工智能的历史是发展和评估的历史。 没有适当的评估，就无法保证真正的智能。 一个例子：感知机算法的失败。 大语言模型进化史 “近期与 ChatGPT 和生成式人工智能有关的事件” 研究界对人工智能的普遍关切 理解是确保人工智能安全的关键。 < 查看全文 http://www.kler.cn/a/590705.html 相关文章： 《大语言模型》学习笔记（二） 【网页】CSS原子化+变量尝试 Redis 服务器：核心功能与优化实践 基于Spring Boot的红色革命文物征集管理系统的设计与实现（LW+源码+讲解） DHCP中继实验 prototype和proto的区别 本地部署DeepSeek-R1（Dify升级最新版本、新增插件功能、过滤推理思考过程） Java中接口隔离原则简介和代码举例 论文速递| ECG去噪新方法：小波+ CNN提升可穿戴精度 CMAKE学习系列（002）--- 如何添加宏定义 vulnhub靶场之loly靶机 5-26 黑白照片上色-Recolor Java学习------static、final、this、super关键字 PostgreSQL 多数据库集簇配置及多数据库复制方法【流程+代码实例】 Redis，从数据结构到集群的知识总结 基于javaweb的SpringBoot智能相册管理系统图片相册系统设计与实现(源码+文档+部署讲解） 分布式锁: 并发时，redis如何避免删别人的锁 如何用DeepSeek进行项目管理？AI重构项目全生命周期的实践指南 C51 Proteus仿真实验17：数码管显示4×4键盘矩阵按键 力扣No.376.摆动序列
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