从入门到实战:一文看懂2025年AI大模型技术栈与学习路线
背景
最近在学习笔记方面积累了一些经验,分享出来供参考。
实践过程
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
总结
以上是近期的实践总结。
最近在学习笔记方面积累了一些经验,分享出来供参考。
经过多次尝试和优化,逐渐找到了合适的方案。
以上是近期的实践总结。
确实,长上下文的实际召回率才是关键,期待Anthropic能放出更透明的测试数据。
200K上下文这个数字确实唬人,但实际体验过其他长上下文模型之后,我觉得关键还是得看中间段的检索能力,很多时候开头和结尾记得清楚,中间就糊了。编程方面我也在观望,要是跑SWE-bench能稳住,那才叫真本事,不然光靠HumanEval刷分意义不大。有没有人已经拿到测试资格了?想看看实际代码补全和修复的表现。