在撰写这篇文章时,无论是OpenAI还是Anthropic的API,缓存输入Token的单价都比常规输入Token便宜10倍。,提示词缓存可以**“为长提示词减少高达85%的延迟”**。在实际测试中发现,对于足够长的提示词,这一说法确实成立。测试中向Anthropic和OpenAI发送了数百次请求,当所有输入Token都被缓存时,首个Token的响应时间显著缩短。看到这些渐变文字和漂亮图表后,是否

随着大语言模型在自然语言处理、多模态生成等领域的广泛应用，其生成内容中存在的“幻觉”问题日益凸显，即模型生成看似合理但与输入事实或世界知识不符的信息。这一问题严重影响了模型的可信度与可靠性，已成为制约大模型落地应用的关键瓶颈。本文旨在系统梳理大模型幻觉问题的研究进展。首先，从模型内部机制与外部数据环境两个层面，综述幻觉的主要成因，包括知识边界模糊、训练数据噪声、自回归生成累积误差、多模态对齐偏差等

信息抽取技术作为处理非结构化数据的核心手段，在大数据时代的重要性日益凸显。本文系统梳理了信息抽取技术的发展历程，从早期的规则基础方法、统计机器学习时期，到深度学习阶段，直至当前的大模型时代，揭示了技术演进的脉络与关键突破。研究重点分析了实体识别与链接、关系抽取、事件抽取和属性抽取等核心技术体系，探讨了大模型时代下的技术创新，包括预训练模型应用、提示学习范式、少样本与零样本学习以及多模态信息抽取。

Sam Altman在2022年12月的推文中坦言，运行这些模型的计算成本“令人咋舌”（eye-watering），每天的成本估算高达10万美元，并预示了未来商业化的必然性 2。这一看似简单的聊天机器人界面，实则隐藏了RLHF（基于人类反馈的强化学习）带来的巨大对齐优势，解决了过往GPT-3模型在指令遵循上的痛点。更重要的是，GPT-4被设计为多模态模型，虽然最初仅开放文本输入，但其架构已具备处理

TrustRAG的DeepWiki地址：https://deepwiki.com/gomate-community/TrustRAG。TrustRAG的Github地址：https://github.com/gomate-community/TrustRAG。DeepWiki地址：https://deepwiki.com/感觉写了一份非常高质量的项目文档。

整体来说，Seedream 4.0 确实是个不错的升级。特别是多图融合、主体一致性这些功能，解决了很多实际痛点。对个人用户来说，各种创意玩法挺有意思的，3D手办、表情包、换装这些都能玩得很开心。对企业用户来说，电商营销、设计预览这些场景确实很实用，能提高不少效率。特别值得一提的是，Seedream 4.0 已经在火山方舟全量上线，提供企业级API服务。通过火山方舟API调用，不仅能体验到最满血的4

近几个月来，AI领域出现了一个令人担忧的趋势：尽管开源社区在不断进步，但闭源模型（如GPT-5、Gemini-3.0-Pro）的性能提升速度明显更快，开源与闭源之间的差距不是在缩小，而是在扩大。架构效率瓶颈：传统的注意力机制在处理长序列时效率极低，限制了模型的部署和训练训练资源不足：开源模型在后训练（post-training）阶段的计算投入严重不足智能体能力落后：在实际部署的AI Agent场景

过去一年，大语言模型（LLM）的演进和实际应用迎来了转折点。随着 2024 年 12 月 5 日首个被广泛采用的推理模型 o1 发布，该领域从单次模式生成转向多步推理，加速了部署、实验和新型应用的诞生。然而，尽管这种转变发生得如此迅速，我们对这些模型在实践中如何被实际使用的经验理解却相对滞后。在本研究中，我们利用 OpenRouter 平台（一个提供多种LLM 推理服务的供应商），分析了超过 10

目前的模型训练主要靠海量的 CoT（思维链）数据，但这些数据大多是启发式生成的，没有明确的规则告诉模型：“多难的问题该花多少精力”。这导致了模型在推理预算分配上的低效。动机很简单：我们能不能用数学理论来定义什么是“合理的推理行为”？如果模型能像人一样，根据问题的复杂度动态调整思考量，它的性能会不会更上一层楼？这篇文章最大的贡献在于，它给一直处于“玄学”状态的大模型推理过程提供了一把科学的尺子。它告

百度|ERNIE 3.0 Titan:探索更大规模的知识增强型语言理解和生成预训练论文标题：ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.12731论文作者