大语言模型（LLM）的"幻觉"问题是指模型生成看似合理但实际错误的内容，可分为狭义幻觉（违背事实）和广义幻觉（违背事实或上下文）。产生原因包括概率生成机制、数据污染和模糊的知识边界。解决方法分为推理阶段（如RAG检索增强、思维链提示）和训练阶段（如数据清洗、强化学习）。目前最有效的缓解方案是结合外部知识库检索（RAG）、分步推理（CoT）和降低生成随机性。该问题仍是LLM应用落

摘要：本研究提出了一种融合大语言模型(LLM)与知识图谱(KG)的智能数控机床(CNC)故障诊断系统。针对传统专家系统知识组织效率低、适应性差等问题，构建了包含设备、报警、现象等7类实体的多源知识图谱(1549个实体)，整合PLC代码、维修工单和传感器数据。通过子图检索增强生成(KG-RAG)机制约束LLM推理，结合"人在回路"动态学习实现知识更新。实验表明，该系统诊断准确率达

准确可靠的轴承故障诊断对于确保机械设备的安全运行至关重要。以往的数据驱动方法在训练先进的深度学习模型时面临挑战，这主要是由于故障数据的稀缺以及数据分布的不一致性。此外，这些方法通常受到有限的可解释性和可靠性的影响，因为它们缺乏基于轴承失效潜在物理机制的约束引导学习，这阻碍了它们在机器状态监测中的应用。大型语言模型（LLM）的最新进展表明，它们有潜力应对这些挑战。为此，我们的目标是利用多模态LLM的

【摘要】《MM-LLMs:多模态大语言模型最新进展》综述了多模态大语言模型(MM-LLMs)的技术发展。论文提出通用五组件架构：模态编码器、输入投影器、LLM骨干、输出投影器和模态生成器，并详细分析了126个SOTA模型的演进趋势。研究揭示了从单一理解到任意模态转换的发展路径，总结了提升性能的关键因素，如高分辨率输入、高质量微调数据等。最后探讨了未来研究方向，包括扩展更多模态、轻量化部署和减少幻觉

本文提出了一种融合知识图谱(KG)与大语言模型(LLM)的联合知识增强框架，用于航空装配领域的智能故障诊断。该框架采用两阶段设计：首先通过前缀调优技术将KG子图嵌入LLM，使模型掌握专业知识；然后在推理时通过子图生成-检索机制动态获取相关知识。实验结果表明，该方法在自建航空装配故障数据集(AA550)上达到98.5%的准确率，响应时间小于1.1秒，诊断效率较人工提升15倍。研究为解决复杂工业场景下

摘要： 本研究提出ChatCNC框架，通过集成大语言模型（LLM）与实时数据检索增强生成（RAG）技术，实现操作员与CNC机床的自然语言交互。系统采用多智能体协作（问题识别、数据检索、响应生成），将用户查询动态转化为SQL语句，从MySQL数据库获取实时传感器数据（如主轴负载、转速），并生成专业回复。实验表明，GPT-4在复杂任务中准确率达93.3%，响应时间仅20秒，显著提升非技术工人的数据利用

字节跳动技术资源合集：包含大模型微调、推荐算法、RAG实践、Agent开发、SQL使用等手册，以及计算机基础资料和Git零基础教程。所有资源均提供夸克网盘和QQ文档链接，方便开发者快速获取。涵盖AI、数据库、版本控制等多个技术领域，适合不同层次的学习需求。

摘要：本研究提出了一种融合大语言模型(LLM)与知识图谱(KG)的智能数控机床(CNC)故障诊断系统。针对传统专家系统知识组织效率低、适应性差等问题，构建了包含设备、报警、现象等7类实体的多源知识图谱(1549个实体)，整合PLC代码、维修工单和传感器数据。通过子图检索增强生成(KG-RAG)机制约束LLM推理，结合"人在回路"动态学习实现知识更新。实验表明，该系统诊断准确率达

GPT是"生成式预训练变形金刚"的缩写，三个字母分别代表：Generative（生成式）指模型能自动生成内容；Pre-trained（预训练）表示模型经过大量数据训练；Transformer（变形金刚/转换器）是Google团队命名的核心技术架构。这个名称既体现了模型的功能特点，又暗含了技术来源，生动形象地概括了这类AI的核心特征。

本文提出了一种融合知识图谱(KG)与大语言模型(LLM)的联合知识增强框架，用于航空装配领域的智能故障诊断。该框架采用两阶段设计：首先通过前缀调优技术将KG子图嵌入LLM，使模型掌握专业知识；然后在推理时通过子图生成-检索机制动态获取相关知识。实验结果表明，该方法在自建航空装配故障数据集(AA550)上达到98.5%的准确率，响应时间小于1.1秒，诊断效率较人工提升15倍。研究为解决复杂工业场景下