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随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
在AI来了之后，其实对各行各业的挑战都非常大，因为很多情况都是第一次出现，之前并没有案例可以参考。例如我这两天看到我的律师同学转发了一条新闻，是关于一群懂技术的律师利用AI的漏洞来牟利，非常有代表性，我给大家简单聊一下。
现阶段这一方案的前景如何？我们尚不得而知。
23位OpenAI叛将纷纷自创业，集体获近百亿美金融资。他们正酝酿着一场足以改变整个AI格局的革命。
耽误业界好多年？
技术应该为故事服务
大模型和AI Agent完全属于两个不同品类，一个是思考系统，一个是行动系统，所以并不会由于大模型的迭代优化，而在模型层替代AI Agent的功能。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
此时此刻，英伟达是全世界市值最大的公司（约3.48万亿美元），而生成式AI是驱动美国上涨的核心力量。
在闭着眼睛听一首歌的时候，你有没有在脑海里想象过，应该搭配什么画面？ Kimi 内测的最新功能「创作音乐视频」，就是奔着当 MV 导演去的。长文本领先的 Kimi，默不作声地「跨界」了。APPSO 也受邀首批体验了这一新功能。