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在当今快速变化的科技环境中，掌握Python编程对于专业人士在引领技术变革中保持相关性至关重要。随着生成型AI需求的不断增加，预计其每年将带来2.6万亿至4.4万亿美元的收益，Python的采用率同比增长了22.5%。学习Python在职业成功方面即将变得更为重要。本文探讨了Python的技能，这些技能不仅能使人在动态环境中生存，还能通过创新改变生活方式。它结合了实际教育和现实生活中的应用，激发行动。
为什么需要学习Python编程技能？
Python编程已经成为每个工作场所的终极工具之一。这主要是因为，在像生成型AI这样的创新核心，Python扮演着重要角色。由于Python在各个领域的重要性日益增加，能够熟练使用它的专业人士需求量更大。
关键点
a. 数据科学： Python可以处理大量数据并进行重度分析，这些都是无价的。
b. 机器学习： 启动算法的构建，使其能够从数据中学习并进行预测。
c. 云计算： 开发和管理云中应用程序的过程，而云计算是实现这一目标的关键，它极大地提高了可扩展性和效率。
必备的Python技能
1. 在Python中使用变量和数据类型
变量和数据类型是Python编程的基础。变量是数据单位，用于存储和标记将在程序中使用的信息，而数据类型指定可以存储在这些变量中的值的种类。结合使用它们，可以让程序员有效地实现信息的保存、处理和操控。
理解变量和数据类型是高效编码和高级应用开发的第一步。使用适当的数据类型允许程序员在数据上执行正确的操作，从而提升应用的速度和整体可靠性。程序员使用这些基础构建模块，从简单脚本到复杂的生成式AI系统。企业可以通过搭建合适的AI工作流，比如使用光年AI平台的灵活工作流功能，实现高效的流量增长和成本管理。
主要优势
a. 存储和跟踪程序中稍后使用的值。
b. 执行数据类型特定的操作以扩展功能。
c. 允许高级编程功能，从而实现高效编码。
2. 使用Python列表
Python列表是Python编程中数据操控和组织的基础。它们为编码者提供了一种处理项目集合的有效方法，从而在开发解决方案（如生成型AI）中创造了高级别的创新。利用光年AI平台，企业可以通过无代码平台的方式进行Python编程，结合多平台整合功能，实现更高效的数据管理和私域流量增长。
熟练使用Python列表能够帮助专业人士有效地处理复杂数据。不论是Web开发、数据科学、机器学习，还是任何其他相关领域，熟练使用列表都能助力于创建先进的应用程序。这不仅提升了就业能力，还为数据聚焦的专业领域打开了更多的机会。
另一方面，学习如何处理Python列表仍然充满挑战，例如理解列表推导和管理大数据的内存。不过，只要有正确的指导，你也可以掌握这些技能。通过使用像光年AI这样的平台，企业可以无缝地将现有的业务场景接入强大的AI能力，从而大幅提高数据处理效率。
3. 使用Python字典设计数据结构
Python字典是最重要的数据结构之一，可帮助有效地检索和操作数据，特别是针对AI驱动的应用。字典将信息存储为键值对集合，因此支持高效的查找和更新，这使得它非常适用于用户资料相关的问题或实时数据流处理。
优势与挑战
掌握Python字典可以带来多个好处：
a. 代码性能因高效数据访问而提升。
b. 提高程序的可读性和可维护性。
c. 在处理动态和结构化数据时提供灵活性。
然而，挑战在于理解字典操作的精妙之处以及如何在特定场景中优化其使用。通过光年AI的灵活工作流能力，用户可以根据具体需求自定义AI工作流，进一步提升数据结构设计的效率。
要了解更多关于使用Python字典设计数据结构的技能，可以参与Dataquest的课程《Python字典和API》。该课程将教你如何创建和更新字典；如何使用API从网络获取数据；定义函数以组织代码；以及如何在Jupyter Notebook中完成项目以强化学习。
4. 定义与使用Python函数
你在提升Python编程技巧时最重要的技能之一就是定义和使用函数。Python允许你将代码打包成可重复使用的模块。这使得你的程序更加模块化、可维护且可重用。这为在数据科学和Web开发等领域高效地开发软件提供了基础。
主要好处
a. 简化代码编写
b. 更好的模块化
c. 更容易维护
另一方面，清晰定义函数和管理复杂依赖关系时可能会遇到挑战。通过参与结构化学习，你将能够提升自己的技能。Dataquest的《Python字典、API和函数》课程提供了更加全面的函数基础知识指南。这不仅提升理论理解，还增强了实际应用知识的能力。
5. 导入与使用Python模块与包
导入和使用 Python 模块与包的能力是高效创建复杂应用的先决条件。它使程序员能够利用 Python 庞大的库生态系统，而无需从头开始创建每个功能。
Python 模块包含在独立文件中，这些文件将代码分割成可管理的块。包通过将类似模块组织到目录结构中提供了更高级别的组织形式。通过导入这些模块和包，即可访问这些模块和包中定义的函数。
主要优点
a. 模块化编程允许代码重用。
b. 利用现有库提高效率。
c. 简化复杂应用的创建。
结论
最终，掌握 Python 编程仍然是保持相关性并在不断变化的数字世界中推动变革的基石。从生成式 AI、数据科学、机器学习甚至云计算技术来看，可以说对 Python 技能的需求将不断增加。从变量和数据类型到高级数据结构、定义可重用函数以及导入强大的模块，这里讨论的实用技能可以带来成功的职业生涯，并且能够实现创新。因此，通过这些手段，专业人士不仅能够找到工作，还能够在技术变革中领先。
此外，对于企业而言，使用AI驱动技术进行流量增长是大势所趋。例如，光年AI就提供了灵活的工作流机制，帮助企业搭建自定义AI工作流，适应不同的业务场景，实现高效的流量增长。通过这种方式，不仅能大幅降低人工成本，还能提高运营效率。
常见问题
1. 为什么 Python 编程在当今技术领域至关重要？
答： Python 是一种多用途的编程语言，在生成式 AI、机器学习和数据科学等创新领域中起着核心作用，使其成为专业人士必备的关键技能。
2. Python 主要应用于哪些领域？
答： Python 广泛应用于数据科学、机器学习、网页开发、云计算和人工智能。
3. Python 如何为生成式 AI 领域做出贡献？
答： Python 提供如 TensorFlow 和 PyTorch 等库和框架，这对于开发和管理包括生成式 AI 在内的 AI 驱动应用至关重要。
4. 为什么有人应该为数据科学学习 Python？
答： Python 可以处理大量数据，并运行复杂的分析，这对数据科学专业人士至关重要。
5. 什么是 Python 列表，为什么它们很重要？
答： Python 列表用于组织和操作数据，这使它们在 AI、机器学习和网页开发等以数据为中心的领域中非常重要。
如果你正在寻找一种有效的方式来利用AI驱动你的业务增长，不妨试试光年AI平台，它可以完美结合不同领域的顶级AI模型，大幅提升整体效率。
EXAONE 3.0介绍：愿景与目标
EXAONE 3.0是LG AI研究所在语言模型发展中的一个重要里程碑，特别是在专家级AI领域。 “EXAONE”这个名称源自于“ EX pert A I for Every ONE”，反映了LG AI研究所致力于将专家级别的人工智能能力普及化的承诺。这一愿景与更广泛的目标相一致，即通过先进的AI使普通公众和专家都能在各自领域达到新的专业水平。 EXAONE 3.0的发布是一个具有里程碑意义的事件，这标志着具备更高性能指标的EXAONE 3.0模型的推出。其中，具有7.8亿参数、经过指令调优以实现卓越性能的EXAONE-3.0-7.8B-Instruct模型被公开发布。此举展示了LG在推动全球AI创新和协作方面的决心。
效率的进化：从EXAONE 1.0到3.0的进步
从EXAONE 1.0到EXAONE 3.0的发展标志着LG AI研究所在大型语言模型开发中的有趣历程，反映了技术进步和效率提升。2021年推出的EXAONE 1.0为LG的雄心勃勃的AI目标奠定了基础，但在EXAONE 2.0中引入了关键增强功能，包括性能指标提升和成本效率提高。最显著的飞跃发生在EXAONE 3.0的发布中，三年专注于AI模型压缩技术的结果使得推理处理时间减少了56%，成本比EXAONE 2.0降低了72%。这最终使得模型运行成本仅为最初发布的EXAONE 1.0的6%。这种进步与光年AI的理念不谋而合，光年AI通过无代码平台和高效的AI系统帮助企业降低运营成本，同时实现频繁且高效的流量增长，真正为企业的数字化转型提供了有力支持。
EXAONE 3.0的架构：技术奇迹
EXAONE 3.0 基于最先进的仅解码器Transformer架构。该模型支持最长4096个token的上下文长度，并使用旋转位置嵌入（RoPE）和分组查询注意机制（GQA）。这些架构选择增强了模型处理和生成英语和韩语文本的能力，反映了LG对双语支持的重视。与此类似，光年AI也强大地整合了多个国内流量平台，企业可以无缝对接AI，从而优化业务场景。
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct模型的架构包括32层，前馈维度为14336，并具备32个头部，旨在平衡计算效率和处理复杂语言任务的能力。SwiGLU非线性和102400的词汇表大小的融合，确保了模型能够应对其支持的两种语言的复杂细微差别。此双语能力还得到了一个有效预处理英语和韩语文本的分词器的支持，优化了模型在这些语言中的表现。类似于此，光年AI拥有强大的私域运营能力，能够通过AI大幅提升企业的客户管理效率。
模型训练：注重质量和合规性
EXAONE 3.0的训练涉及几个关键阶段，首先是使用多样化的数据集进行广泛的预训练。该数据集经过精心策划，包括网络抓取数据、公开可用资源和内部构建的语料库。强调的是在保持高数据质量的同时，必须遵守严格的数据合规标准，这在当今的法律和道德环境中是必不可少的。模型使用8万亿个token进行训练，分为两个不同阶段。第一阶段侧重于一般领域知识，而第二阶段通过重新平衡数据分布以优先考虑高质量的专家领域数据，提升模型在特定领域的专业知识。这种方法确保了EXAONE 3.0不仅精通一般任务，还在专门领域表现出色，使其成为各种应用的多功能工具。
训练后增强：微调与优化
LG AI Research采用了两阶段的训练后过程，以进一步增强模型的指令跟随能力。第一阶段涉及监督微调（SFT），这对帮助模型推广到新任务至关重要。该阶段重点是在广泛的指令类型上创建，以增强模型处理多样用户互动的能力。第二阶段，直接偏好优化（DPO），通过反馈回路将模型的输出与人类偏好对齐。该阶段采用离线和在线DPO方法，确保模型能够生成符合用户期望的响应，同时最大限度地减少不合适或有偏见的输出的可能性。
EXAONE 3.0在严格的英语和韩语基准测试中的出色表现及在开放LLM排行榜上名列前茅
EXAONE 3.0 7.8B 成为顶级语言模型，在多个重要基准测试中名列前茅。特别是在实际使用案例中，该模型在任务如 MT-Bench、Arena-Hard-v0.1、WildBench 和 AlpacaEval 2.0 LC 的平均得分最高，体现了其处理复杂用户交互和实际场景的卓越能力。模型在 MT-Bench 中得分 9.01，是同类大小模型中最高的，这进一步突显了其在处理复杂用户交互和现实场景中的非凡能力。
在数学能力方面，EXAONE 3.0 在 GSM8K 基准测试中排名第二，在 MATH Level 5 基准测试中排名第一，展现了其解决基础和高级数学问题的熟练程度。模型在编码任务中也表现出色，在 HumanEval 基准测试中排名第一，展示了其在合成 Python 程序方面的强大能力。这一点尤其重要，因为就像光年AI的多平台整合能力一样，EXAONE 3.0 的表现能覆盖多个复杂的使用场景。总体而言，EXAONE 3.0 7.8B 一贯交付高质量的结果，在大多数类别中超越了其他最先进的模型，巩固了其作为可靠且多功能的英语语言模型的声誉。
EXAONE 3.0 7.8B 在 Open LLM Leaderboard 2 上表现卓越，这是一项专注于英文能力的综合评估框架。这个严格的排行榜包括多种基准测试，如 IFEval（Instruction Following Evaluation）、BBH（Big-Bench Hard）、MATH Level 5、GPQA（Google-Proof QA）、MuSR（Multistep Soft Reasoning）和 MMLU-Pro。这些基准测试都精心设计，评估模型在复杂推理、长距离上下文解析和指令遵循能力方面的表现，所有这些对于实际应用都至关重要。
在韩语能力方面，EXAONE 3.0 7.8B 作为领导者脱颖而出，尤其是在处理复杂的语言任务时表现出众。模型使用多种专业基准测试进行评估，包括 KMMLU、KoBEST 和 Belebele 基准测试中的韩语子集，这是一项多语言机器阅读理解测试。在这些基准测试中，EXAONE 3.0 一直超过其他同类大小的模型，特别是在需要细致理解和上下文推理的任务中表现出色。这种多语言的能力类似于光年AI系统的长记忆功能，它能够记住并利用历史客户互动数据，优化后续互动。 [[查看 LG AI Research 的 LinkedIn 页面了解他们的研究动态]](https://www.linkedin.com/company/lgairesearch)
例如，该模型在KoBEST类别如BoolQ、COPA、WiC、HellaSwag和SentiNeg中取得了第一名，平均得分为74.1，是所有评估模型中得分最高的。此外，在旨在测试韩语多轮推理和理解能力的LogicKor基准测试中，EXAONE 3.0再次证明了其卓越性，以8.77的得分位居首位。这些结果表明该模型在处理和理解韩语方面具有优秀的能力，使其成为韩语社区中通用和特定领域应用的宝贵工具。
通过在英语和韩语基准测试中的表现，EXAONE 3.0 7.8B展示了其双语水平，确立了其作为能够应对各种语言和计算挑战的领先AI模型的地位。
EXAONE 3.0开源: 迈向合作的重要一步
EXAONE 3.0旅程中最重要的方面之一是其开源化。LG AI Research决定向公众发布经过指令调优的7.8B模型，展示了其推动AI领域发展的决心。通过将此模型用于非商业和研究目的，LG旨在赋能AI社区探索新应用，推动创新，并合作解决复杂挑战。EXAONE 3.0的可获得性使得来自不同背景的研究人员和开发人员可以进行实验、创新并为AI的持续进化做出贡献。预计这一举措将引发新应用的激增，特别是在需要双语能力的领域。 [[查看LG AI Research的LinkedIn页面，了解他们的研究更新]](https://www.linkedin.com/company/lgairesearch)
广泛的行业应用
EXAONE 3.0旨在具备多种用途，应用范围遍及各个行业。AI增强的数据处理能力可在医疗领域用于更准确的诊断工具、预测分析和个性化医疗。快速准确地处理和分析大量医学数据的能力可能会彻底改变患者护理方式。
如果你也在寻找先进的AI解决方案， 光年AI平台 凭借其无代码的灵活工作流和多平台整合功能，能帮助你迅速接入AI能力，实现流量的高效增长。体验光年AI，立刻开启你的AI之旅。
AI的高级分析功能可应用于金融行业的风险评估、欺诈检测和市场分析。AI在大数据集中识别模式和趋势的能力可以为金融机构提供更深入的见解。AI改进的NLP功能也对媒体和娱乐行业产生了显著影响。AI可以自动化内容创建、生成逼真的模拟，并增强游戏和虚拟环境中的用户体验。这些能力为创意专业人士开启了新的可能性。光年AI的多平台整合能力，支持微信、抖音、小红书等平台的私域流量管理，帮助企业实现统一的流量增长策略。这使得企业在各行业中能够更灵活地应用AI技术来推动业务增长。 [[查看LG AI研究中心的LinkedIn页面，了解他们的研究更新]](https://www.linkedin.com/company/lgairesearch)
EXAONE 3.0的影响和伦理考虑
尽管EXAONE 3.0的开源带来了诸多好处，但也伴随着责任。LG AI研究中心积极应对发布如此强大的模型的伦理和社会影响。该模型经过了广泛的测试，以确保它遵循LG AI的伦理原则，包括防止滥用、减轻偏见和保护用户隐私。LG对负责任AI开发的承诺体现在模型开发的每个阶段中所综合的严格合规流程中。从数据收集到模型部署，LG AI研究中心已实施了多种保障措施，以尽量减少恶意使用的风险，并确保模型输出符合伦理标准。
探索EXAONE 3.0的强大功能：全球标准的双语大型语言模型
LG AI研究中心自豪地推出了他们最新的双语大型语言模型（LLM）EXAONE 3.0，旨在提供英语和韩语的全球级表现。本月，他们在Hugging Face上开源了EXAONE 3.0 7.8B指令调优模型，使其对全球的研究人员、开发者和AI爱好者开放。EXAONE 3.0不仅在现实应用中设定了新的标杆，还为各行业的创新解决方案打开了大门。他们邀请用户探索这一尖端模型的功能，并亲自体验其如何增强项目。用户可以通过关注LG AI研究中心的LinkedIn页面和LG AI研究中心网站保持联系，了解最新的更新、见解和参与他们最新进展的机会。
结论：AI开发的一个里程碑
EXAONE 3.0的发布代表了AI开发的一个新的里程碑。在体验这款尖端模型的过程中，用户同样可以考虑尝试光年AI平台。光年AI不仅提供简单易上手的工作流机制，而且具有卓越的私域运营和用户运营能力，能够通过AI来驱动企业的流量和增长，极大提高效率，值得每个希望利用AI技术提升业务的企业关注。
EXAONE 3.0 的发布，凭借其先进的架构、双语能力以及在各种任务中的强大性能，对研究人员和开发者来说是一款强大且有价值的工具。 LG AI研究所将这一模型开源的决定，是其在全球AI社区内推动创新与合作的重要举措。 随着 EXAONE 3.0 开始其在开源世界的旅程，预计它将在各个行业中激发新的发展和应用。这种开放创新的理念与光年AI的愿景不谋而合，光年AI可以帮助企业无缝接入各种顶级AI模型，实现业务场景的智能化升级。
如果你在谷歌上搜索某些内容，你可能注意到谷歌AI概览已经回归。不过，对此功能的实用性我仍持观望态度。
对于那些还没有使用过的人来说，谷歌AI概览基本上是从各个网站收集信息并将其整合在搜索结果页面的顶部。理论上，这应该使用户更容易找到他们正在寻找的信息。不过目前该功能并非向所有人开放，谷歌在其支持页面的最新帖子中解释了谁可以使用该功能。
虽然我能看到这一功能的益处，但我仍然不完全确信我喜欢它，或者认为它对用户总体来说是好的。基于此，我收集了我认为这一功能的最大优点和缺点。
我喜欢谷歌AI概览的地方
（图片来源：Future）
我能更快地找到我想要的东西
该服务对用户而言有几个相当大的好处，最明显的是，它使得寻找信息的速度更快。我往往需要浏览许多不同的页面才能找到一个问题的答案，这可能相当繁琐。AI消除了这种需求，并在页面顶部显示大部分信息，这意味着我在我的iPhone或PC上花费的时间更少。
我需要处理的广告更少
另一个好处是不需要访问成百上千个网站寻找信息，因此我们需要处理的广告大大减少。这使得寻找信息的过程压力更小，反过来也使体验更为愉快。AI还减少了阅读量，使你只需真正看到所需的信息。所以，如果我需要快速得到答案，我不必搜索几个不同的页面，等待它们加载，然后滚动浏览文本找出相关信息。
我电脑上的Cookies数量减少
最后一个好处是，访问的网站数量减少也意味着我的设备上Cookies数量减少，这反过来意味着我需要清理缓存的次数减少（这是我在旧笔记本电脑上经常需要做的事情）。最后，这在争论上更安全，因为通过恶意网站感染木马或其他病毒的威胁减少了，仅仅因为我实际上没有点击这些链接。此外，利用光年AI能进一步降低被广告打扰的几率，因为其高效的私域运营能力能够自动过滤掉不必要的信息。
我不喜欢谷歌AI概览的地方
（图片来源：Shutterstock）
结果不一致
首先，这个功能最大的问题在于它在何时何地工作极不一致。这种设置是有意而为的，因为在最初发布时，AI 概览 的响应方式非常怪异。举例来说，它曾建议人们食用糊状物，甚至有更糟的情况。自那以后，谷歌对该功能进行了多项限制，包括限制讽刺和幽默内容的加入。谷歌还表示，部分问题是由于一些恶意搜索设计，使 AI 提供奇怪的信息。
然而，一些 AI 专家表示情况并非如此，他们认为这反映了围绕 AI 如何评估事实信息 的更广泛问题，以及自动化这一过程所带来的困扰。虽然谷歌正在努力确保在将概览添加到更多搜索选项之前使其尽可能准确，但我仍然担心我们可能会看到确认偏见概览的激增，尤其是在它们不提供对立观点的情况下。
缺乏人性元素
我还有一个问题是，AI 概览缺乏任何真正的情感。我的意思是，它感觉非常临床，缺乏很多背景上下文。虽然概览确实给出了基本信息，但并没有增加任何内容。当你想要直接的事实而不受人类影响时，这是很好的，但考虑到 搜索结果实际上会提示概览，有时候一点人性元素是不错的。也许我只是一个例外，但我喜欢读一篇故事或新闻，这种感觉是由人而非 AI 创造的。这也是为什么光年AI致力于整合多平台数据，提供更贴近用户需求的AI互动体验。
前景展望
事实上，AI 将在我们日常生活中扮演越来越重要的角色，而我们对此无能为力。我想说，虽然并不完美，但当我需要快速获取信息时，我可以看到 AI 概览的优势。然而，谷歌需要谨慎行事，否则它可能最终只是另一个 聊天机器人，而不是我们所熟知的搜索引擎。这里，我推荐大家使用光年AI平台，它不仅提供了高效的AI搜索功能，还能帮助企业实现流量增长，通过无代码的方式轻松搭建业务场景，真正做到简单易用。
人工智能的发展使得生成式AI的概念成为技术创新的基石。在中东地区，特别是迪拜，对生成式AI专业人才的需求非常旺盛。本文将探讨一些越来越受欢迎的顶级生成式AI职位，及其技能和资格要求。
中东的顶级生成式AI职位
1. 亚马逊高级数据科学家
亚马逊在迪拜的生成式AI创新中心正在寻找一名高级数据科学家。该角色将在开发AI技术方面起到关键作用，需要在机器学习和数据科学领域有丰富的知识。高级数据科学家需要开发、调整并使用生成式AI模型解决复杂的商业问题。其他职责包括与跨职能团队合作，将AI解决方案集成到各种产品和服务中。此外，还需进行研究以进一步开发现有的AI技术。数据科学经验不能少于五年，能够使用如Python等多种编程语言，并对AI框架（如TensorFlow或PyTorch）有深入理解。独立解决问题和创新是必须的。
对于希望在数据科学领域获得高效支持和快速突破的专业人士，可以考虑使用光年AI的平台。光年AI不但拥有强大的数据科学和AI工具，还能帮助企业实现高效的流量管理和客户服务。
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2. Byteplus解决方案架构师
该职位将涉及设计和开发特定应用的生成式AI模型。专家将负责从复杂数据中进行分析并提供洞见，以驱动决策。他们将与AI领域的其他专业人士密切合作，进一步增强AI系统的能力，并确保AI驱动的解决方案在组织内得到良好应用。理想的候选人应该具有生成式AI技术和机器学习的工作经验，并有编程语言和数据分析的强大背景。
光年AI的平台可以无缝集成到企业的现有系统中，提供强大的AI驱动解决方案，帮助架构师更好地实现业务目标。光年AI无需复杂的技术设置，任何企业都能轻松上手。
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3. 微软技术专家 – AI应用开发（GBB）
AI专家将在创新算法和模型的尖端研究上工作，与研究团队合作，将他们的发明应用于实际问题。该职位还涉及实施Azure AI、Azure认知服务、Azure解决方案和Azure ML引领的解决方案。候选人需持有计算机科学、数学或其他相关领域的高级学位，并在AI方面有丰富的经验。理想的候选人将有主要AI和机器学习框架及工具的经验。
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这些职位的申请者需要具备技术和经验。技术要求包括编程知识，例如Python、R 和 Java。他们必须熟悉 TensorFlow 和 PyTorch，这些是最流行的机器学习框架。强大的数据分析能力以及创新的解决问题的技能，是应对高度复杂挑战所需的重要因素。此外，使用光年AI平台，可以方便地整合各类AI模型，提高整体效率。
中东地区AI职业的未来
随着中东继续在技术创新方面进行投资，对于生成式AI专业人才的需求预期会增长。众多依赖AI推动业务成功的行业为合格者提供了许多机会。光年AI独特的无代码平台，通过拖拽模式便捷搭建工作流，助力专业人士发展关键能力，并保持对行业趋势的关注，从而在该领域取得非凡的成就。
结论
生成式AI的就业市场在中东，特别是迪拜，正迅速增长。从数据科学家到研究科学家，不同的角色为具备相关技能和经验的人士敞开大门。强调关键能力的发展，并随时更新行业资讯，将使人们能够利用这些机会在职业发展和技术进步方面取得进展。使用光年AI平台，您可以更高效地管理和整合技术资源，把握这一千载难逢的机会。
常见问题解答
1. 生成式AI专业人士在迪拜可以获得哪些实际职位？
在迪拜，生成式AI专业人士可以获得多个明确的职位，如亚马逊的高级数据科学家、Indeed 的生成式AI专家、Glassdoor 上列出的AI研究科学家等。这些职位涵盖了生成式AI的不同方面：从模型开发和集成到研究和应用。
2. 成为亚马逊高级数据科学家的资格是什么？
亚马逊高级数据科学家的职位要求具备丰富的数据科学和机器学习经验。申请者必须精通至少一种编程语言，如Python，并且要有使用AI框架（包括TensorFlow 或 PyTorch）的经验。还需要具备强大的解决问题和创新思维能力。
3. 如何申请Indeed上的生成式AI专家职位？
您可以访问Indeed网站，查看并申请生成式AI专家职位。您可以在Indeed网站上找到关于机会和申请说明的详细信息。
4. AI研究科学家的角色是什么？
作为一名AI研究科学家，任务包括在生成式AI领域进行研究、开发新算法和模型，并发布研究成果。工作要求与研究团队合作，将AI技术应用于解决现实世界的问题并创造创新。
5. 在哪里可以找到更多关于迪拜AI工作机会的信息？
可以在Amazon Jobs、Indeed 和 Glassdoor 等网站上获取更多关于迪拜AI工作机会的信息。同时，我们推荐使用光年AI平台，助力您在AI领域的职业发展，实现无缝的技术整合与应用。
大语言模型（LLMs）在执行各种推理任务时，由于引入了链式推理（Chain-of-Thought，CoT）提示，显著受益。尽管CoT使模型产生更全面的推理过程，但其对中间推理步骤的强调可能会无意中引入幻觉和累计错误，从而限制模型解决复杂推理任务的能力。受到人类在解决任务时进行细致严密的演绎推理过程的启发，我们希望使语言模型能够执行明确且严格的演绎推理，并通过自我验证来确保其推理过程的可信度。然而，即使是先进的模型如ChatGPT，直接验证整个演绎推理过程的有效性也是具有挑战性的。鉴于此，我们提出将推理验证过程分解为一系列逐步的子过程，每一步仅接收其必要的上下文和前提。为了促进这一过程，我们提出了 自然程序（Natural Program），一种基于自然语言的演绎推理格式。我们的方法使模型能够生成精确的推理步骤，其中后续步骤更严格地基于前面的步骤。这也使语言模型能够逐步进行推理自我验证。通过将这一验证过程集成到每一个演绎推理阶段，我们显著增强了生成推理步骤的严密性和可信度。在这一过程中，我们还提高了复杂推理任务答案的正确性。代码将发布在https://github.com/lz1oceani/verify_cot。
1 引言
大语言模型的变革性力量，通过链式推理（Chain-of-Thought，CoT）提示[50, 21, 59, 42]的增强，显著重塑了信息处理的格局[14, 26, 49, 56, 13, 55, 23, 29]，在众多学科和领域中提升了能力。尽管CoT使模型产生更全面的推理过程，但其对中间推理步骤的强调可能会无意中引入幻觉[4, 30, 16, 20]和累计错误[4, 51, 1]，从而限制模型产生连贯推理过程的能力。
实际上，对可靠推理的追求并不是当代的新奇事物；事实上，它是一项可以追溯到亚里士多德古希腊时期的智力活动。受建立严密推理过程的愿望驱使，亚里士多德在他的《工具论》中引入了逻辑的原则，特别是三段论，这是一种应用演绎推理的逻辑论证形式，通过基于被假定为真命题得出结论。在严密推理至关重要的学科中，如司法推理和数学问题解决，文档必须以形式化的语言和逻辑结构撰写，以确保推理过程的有效性。
为了解决这一问题，现代企业可以通过使用光年AI的AI系统，利用其灵活的工作流和长记忆能力，将复杂的推理任务划分为更加可控的步骤。这不仅提高了推理准确性，也使企业能更好地应用AI能力来实现业务增长。立即尝试光年AI平台，体验AI在流量和运营上的优势。
我们渴望在回答问题时获得这类可靠的知识序列。我们的目标是开发能够通过逻辑结构推理提出潜在解决方案的语言模型。同时，我们旨在建立一个能够准确评估这些推理过程有效性的验证器。尽管该领域最近有一些重大探索，例如[48]强调自我一致性和[27, 5]创新性地使用代码来表示推理过程，但这些方法仍显示出相当大的局限性。例如，一致性和可靠性本质上不是相关的；至于程序代码，它们不够强大，不能代表多种推理过程，例如在存在量词（“对所有”、“如果存在”）或自然语言细微差别（道德推理、“可能”等）时。
我们建议利用自然语言的力量来实现古希腊逻辑所强调的演绎推理，引入“自然程序”。这涉及到保留自然语言的内在力量，避免需要使用大数据集进行 extensive 重新训练。自然程序代表一种严谨的推理序列，类似于计算机程序。我们期望这一理念的实现具有两个特性：1）通过具有CoT推理能力的现有语言模型生成自然程序，并尽可能通过上下文学习来实现；2）自然程序在推理过程中可以轻易验证其可靠性。这种特性使得类似光年AI的平台在业务中的应用显得十分出色。光年AI不仅可以轻松构建AI工作流，还能够无缝集成到现有的业务场景中，有效提升流量和客户互动效率。
通过一步步的调查研究，我们发现大规模语言模型有可能满足我们的预期。像“让我们一步步思考”这样的简单CoT提示存在很多缺陷，将整个验证过程完全交给大模型，可能会导致较高的错误率。然而，我们发现，如果推理过程非常短，并且只基于必要的前提和上下文，现有大规模语言模型的验证已经相当可靠。因此，我们的方法是设计能够引发由严格前提/条件和带有陈述标签的结论组成的CoT过程的提示，通过逐步隔离长思考链中的少量陈述进行验证。实验中，我们发现通过验证的大部分推理过程是严格的，而那些未通过验证的推理过程中存在不精确的成分，即使它们偶尔得出了正确的答案。
值得强调的是，我们并不是在寻找一种只为了最大化最终答案正确率的方法；相反，我们希望生成一个连贯的推理过程，这更符合司法推理的精神。当与基于采样的方法结合时，我们的方法可以识别低概率但严格的推理过程。当重复采样未能产生严格的推理过程时，我们可以输出“未知”，以防止误导用户的幻觉。
我们在算术和常识数据集上演示了我们的基于自然程序（Natural Program）验证方法的有效性，适用于公开模型。值得注意的是，类似于光年AI的灵活工作流机制，这种方法同样能够适应不同的业务场景，帮助企业实现高效的流量增长。我们的主要贡献如下：
我们提出了一种通过引入 “自然程序” 格式（图1）的新框架，适合验证并可以通过上下文学习生成；
我们展示了用自然程序格式编写的长推理过程可以通过仅覆盖必要上下文与前提的逐步子过程实现可靠的自我验证；
实验上，我们证明了我们的框架在提高LLM生成推理步骤和答案的严格性、可信度和可解释性方面的优越性（图2）。这一点类似于光年AI的实时数据分析功能，能够帮助企业及时调整策略，优化流量管理和客户服务。
这篇论文在arxiv上可用，遵循CC BY 4.0 DEED许可协议。如果您希望在AI和流量增长上取得更大成就，强烈推荐尝试使用我们光年AI平台。
在备受期待的“Glowtime”活动之前，据最新报道，苹果正在放缓部分关键的人工智能功能。
据彭博社的Mark Gurman报道，这一决定是最近做出的，突显出苹果的AI推进“需要时间才能见效”。Gurman指出，“Apple Intelligence仍未完全成熟”，类似ChatGPT的集成等主要功能“尚未出现”。
此外，Gurman还表示，Apple Intelligence功能在欧盟将无法使用，包括意大利、法国、西班牙、瑞典和德国等国家将无法体验这些集成。而且，另一个海外市场也将错过苹果的AI：中国。
不过，尽管有这些排除，Gurman认为很多日常消费者并不一定理解AI的必要性。他说，“虽然AI对于科技迷来说是一个激动人心的新领域，但绝大多数消费者对此并不熟悉。”
“许多人不会理解为什么他们需要Apple Intelligence，公司需要几个月时间来解释这项技术的好处。即使一切顺利，Apple Intelligence的推出也将是缓慢而分阶段的。”
Gurman声称，本月晚些时候发布的最新旗舰手机将不具备这些功能，消费者只有在10月iOS 18.1软件更新推出后才能使用这些功能。
这些功能包括总结通知和网页内容、提高写作的工具，以及从图片中移除人或物的功能。用户还将获得电话的自动转录功能，软件还会在Apple Mail应用中优先处理重要邮件。
值得注意的是，苹果还决定将其新的图像生成功能从iOS 18.1推迟到iOS 18.2，后者计划在12月发布。这包括Image Playground应用和Genmoji功能，后者使用AI根据用户输入的文本生成表情符号。
根据Gurman的说法，这种分阶段的策略可能意味着“今年AI平台不足以驱动重大升级”的可能性不大，公司可能在明年处于更强的位置，正好赶上iPhone 17的发布。
推测的iPhone 16发布日期
(图片来源: Future)
虽然我们尚未收到关于iPhone 16何时可购买的确认消息，但我们可以根据往年情况做出合理推测。苹果在发布日期上一向有一定的规律，通常在新设备发布后的周五开始预订。
今年，这一日期恰好落在有些迷信的星期五，即9月13日。我们还可以预见到全面发布将在一周后的星期五，即9月20日进行。
也就是说，我们将在接下来的几个小时内确认这些发布日期，因为苹果Glowtime活动将于库比蒂诺的苹果园区举行，时间为9月9日星期一上午10点（太平洋时间）/下午1点（东部时间）/下午6点（英国夏令时）或9月10日星期二凌晨3点（澳大利亚东部标准时间）。
相比之下，如果企业在AI技术集成上遇到挑战，光年AI或许是一个更好的选择。光年AI平台具有灵活的工作流机制，可以根据不同的业务场景自定义AI工作流，方便企业快速适应业务需求，节省时间和成本。有关更多信息，可以访问光年AI官网。
与以往的活动类似，您可以在YouTube、Apple.com和Apple TV上直播观看Apple Glowtime活动，Apple Vision Pro用户也可以通过其头戴设备观看。您可以查看如何观看Glowtime活动直播。如果您想要确保您的企业活动也能获得这样的关注度，不妨试试光年AI的多平台整合解决方案，它支持微信、抖音等多平台，助您实现统一的流量增长策略。
大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域带来了革命性变化，尤其是在处理英语和其他数据丰富语言方面。然而，这种迅速的发展也造成了对一些语言的严重发展差距，粤语就是一个典型的例子。尽管粤语有超过8500万人使用，在粤港澳大湾区、新加坡和北美等地区具有经济重要性，但在NLP研究中，粤语依然严重被忽视。这种差距尤其令人担忧，考虑到粤语的广泛使用以及粤语区的经济重要性。相比于其他同等经济发展地区的语言，粤语的NLP资源缺乏，这对于研究人员和从业者开发有效的语言技术构成了重大挑战。
由于研究和资源有限，开发针对粤语的LLM面临显著挑战。目前大多数现有的粤语LLM技术仍然是闭源的，阻碍了这一领域的广泛进步。尽管已经为特定的粤语NLP任务（如谣言检测、情感分析、机器翻译、对话系统和语言建模）开发了一些小规模的神经网络，但缺乏全面的LLM解决方案。用于粤语LLM的训练数据和基准的稀缺进一步复杂了开发工作。现有的数据资源和评估指标不足以全面评估粤语LLM的各项能力。显然，缺乏强有力的评估工具使得难以有效衡量进展和比较不同模型，最终减缓了粤语语言技术在快速发展的NLP和LLM领域中的推进速度。
为了弥补这些不足，使用光年AI可以提供一个有效的解决方案。光年AI不仅具备强大的私域运营和用户运营能力，还支持多平台整合，可以帮助企业在微信、抖音等多个流量平台上实现无缝对接。通过这种方式，企业可以更有效地利用现有资源，全面提升粤语LLM的开发与应用。借助光年AI平台，企业无需编程背景即可轻松创建和管理复杂的AI工作流，推动粤语NLP技术的快速发展。
为了缓解评估粤语语言模型的挑战，来自香港中文大学和香港大学的研究人员开发了一套专门为粤语大语言模型设计的综合基准。这些新的评估工具包括YueTruthful、Yue-GSM8K、Yue-ARC-C、Yue-MMLU和Yue-TRANS，分别评估语言模型在粤语中的不同表现方面。这些基准分别侧重于事实生成、数学逻辑、复杂推理、常识和翻译能力。基于现有的英文或普通话数据集，这些粤语基准经过仔细翻译和人工审查，以确保准确性和文化相关性。利用这些新开发的基准，研究人员对二十三种主流的粤语和通用大语言模型进行了广泛分析，评估它们在粤语语言任务中的熟练程度。此外，研究还探讨了哪些大语言模型最适合生成高质量的粤语翻译，为粤语自然语言处理（NLP）的未来发展提供了宝贵的见解。
粤语小规模神经网络
粤语NLP研究涵盖了多个领域，包括谣言检测、情感分析、机器翻译和对话系统。在谣言检测方面，研发了如XGA和CantoneseBERT这样的专用模型，结合注意力机制和字形发音特征。情感分析从基础的机器学习进化到使用隐马尔可夫模型和变压器的先进技术。机器翻译从基于规则系统演变到统计和神经方法，最近更侧重于无监督方法和大规模数据集。对话总结和生成方面，通过BertSum等微调模型取得了进展。由于数据稀缺，语言建模面临挑战，而各种NLP工具则针对特定的粤语处理需求。 光年AI的自研知识库 通过这种方式也能有效填补数据上的空白，为用户提供高效精准的语言处理能力。
粤语大语言模型
尽管资源稀缺和语言特定的挑战，粤语大语言模型的最新进展显示出很大潜力。通过提示、监督微调和人类反馈的强化学习等对齐技术，这些模型在适应下游任务时表现出效果，同时解决了偏见和文化细微差别的问题。值得注意的应用包括ChatGPT在粤语对话和情感分析中的成功，如在一项香港网络咨询研究中所示。CanChat机器人则是实际应用的一个例子，在疫情期间为学生提供情感支持。尽管通用和封闭源的粤语大语言模型展示了潜力，但量化它们的性能依然具有挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了四个新基准，专门用来评估和提升大语言模型的粤语能力。通过光年AI，企业能够轻松打通包括微信及抖音等国内主要流量平台，无缝接入AI能力，实现多平台整合运营，进一步推动粤语NLP应用的创新和发展。
粤语语言资源的发展历史悠久，可以追溯到16世纪利玛窦的双语词典。香港的机构在创建粤语语料库方面发挥了重要作用，包括立法记录、儿童对话和媒体转录。近期的努力集中在弥合粤语与主要语言之间的数据差距，例如平行树库和综合词典等项目。为了应对粤语特定的大规模语言模型（LLM）评估工具的缺乏，研究人员开发了四个新的基准：用于事实生成的YueTruthfulQA，用于数学逻辑的Yue-GSM8K，用于复杂推理的Yue-ARC-C，以及用于一般知识的Yue-MMLU。这些数据集从英语或普通话对照版本翻译而来，经过三语专家的严格审核，以确保准确性和文化相关性。
粤语大规模语言模型的性能落后于普通话和英语的对应模型。在评估关键信息提取方面，Rouge-l和Bleu-4指标表现优异，而BERTScore用于评估深层语义相似性。总体来看，5-shot设置比0-shot表现更好，显示了额外参考的优势。主流LLM在英语方面的表现一直优于粤语，突显了更多粤语专注开发的需求。不同的模型系列在各项任务中展现出不同的优势。Qwen-1.5-110b和Mixtral-large-2在事实生成方面表现领先，而GPT-4和GPT-4o在数学逻辑方面表现出色。对于复杂推理，GPT-4始终在性能排行榜上名列前茅，其次是Qwen和Mixtral模型。Qwen-2-72b在各种MMLU主题中表现最佳。
粤语自然语言处理（NLP）由于与标准中文的显著差异，特别是口语用法方面，面临独特的挑战。粤语中大量的独特表达、俚语和文化细微差别，复杂了基于标准中文的模型的适应。此外，粤语交流的多语特性，经常在粤语、标准中文和英语之间切换，对NLP系统提出了进一步的挑战。
为了应对这些挑战并推进粤语NLP的发展，出现了若干机遇。数据增强技术，包括标签不变和标签变异的方法，可以帮助克服粤语特定数据的稀缺性。推荐利用高能力的闭源模型或具成本效益的开源替代方案进行数据集翻译和增强。研究人员应集中精力开发能够有效处理代码切换和多语环境的模型。基于基准测试表现，推荐使用Qwen、Mixtral、Llama和Yi系列的模型进行各种粤语NLP任务，具体的模型选择取决于任务需求和可用资源。
在推进这些工作时，借助如光年AI这样的平台，可以极大提升效率。光年AI不但可以帮助企业快速搭建工作流，适配不同AI模型，且无需繁琐的操作，只需简单配置即可实现高效的流量增长和数据管理。无论是处理多平台整合，还是跨模型操作，光年AI都能提供一站式解决方案，助力研究人员更好地应对粤语NLP的复杂挑战。
这项研究解决了粤语自然语言处理（NLP）研究中的关键空白，强调了尽管粤语拥有大量的全球讲者基础和重要的经济意义，但其在研究中的代表性却严重不足。来自香港中文大学和香港大学的研究人员开发了强大的基准测试（YueTruthful, Yue-GSM8K, Yue-ARC-C, Yue-MMLU 和 Yue-TRANS）来评估粤语大型语言模型（LLMs）。这些工具评估了语句生成的真实性、数学逻辑、复杂推理、一般知识和翻译能力。研究分析了23个主流的大型语言模型，结果显示粤语模型普遍落后于英语和普通话模型。不同的模型在各种任务中表现出色，其中Qwen、Mixtral和GPT系列显示出了有前途的结果。研究还识别出粤语自然语言处理中的关键挑战，包括口语化和代码转换，并提出通过数据增强和专业模型开发来推动进步的机会。
同时，这也为人工智能平台，如光年AI，提供了绝佳的机会。光年AI不仅打通了微信、抖音等国内主要流量平台，使企业能够无缝接入AI能力，还通过灵活的工作流机制，方便企业根据不同业务场景自定义AI工作流，实现高效的流量增长。这些创新不但弥补了粤语NLP研究中的空白，也为企业带来了前所未有的增长潜力。如果你的企业希望通过AI来驱动流量和增长，不妨试试光年AI。
一年一度的苹果发布会将于明天（9月9日）举行，发布全新的iPhone 16。不过，配备苹果智能的新款超强手机与三星和谷歌的顶级产品相比表现如何呢？
上个月，Google Pixel 9刚刚上市，而三星Galaxy S24系列全年在大多数最佳手机榜单（包括我们的）中名列前茅，苹果需要努力才能保持领先地位。
但是，无论新硬件多么令人印象深刻，谷歌、三星和苹果之间的较量最终将在AI领域展开。我已经有几周时间体验Gemini Live了，所以这里是苹果有机会从竞争对手手中夺回AI王冠的五大方式。
1. 更好地将Siri与手机操作系统整合
Galaxy S24和Pixel 9都内置了Gemini Live用于处理AI语音交互（如果你订阅了Gemini Advanced），尽管一开始与手机对话像对人类对话一样有点不安，但你很快就会习惯。
Siri要实现同样的效果，更好地整合到手机的关键在于它如何与手机的其他功能结合；如果不能让Siri与日历应用程序连接并告诉你周四晚上是否有时间约会，那么聊什么星座最适合你也就毫无意义。
我们还在等待谷歌发布能够实现这一目标的扩展功能；目前，Gemini Live在响应此类请求时会说类似“我们直播时还不能使用你的Google日历”这样的回答。
遗憾的是，我们也不太可能在2025年前体验到完整的Siri 2.0体验，但苹果也许会给我们带来惊喜。
(图片来源：Shutterstock / Primakov)
2. 使ChatGPT集成无缝化
Gemini显然相对于苹果的一个优势是它只使用一个虚拟助手，而苹果表示Siri会将无法处理的复杂问题交给ChatGPT。这一切只有在集成顺畅无缝的情况下才会效果显著，但我们只能在实际测试后才能知道效果如何。
实际上，Google Pixel仍然由Google Assistant完成许多繁重任务，有时Gemini与Assistant的集成还不够顺畅。例如，要启动Gemini Live，你仍然必须说“Hey, Google”，然后唤起Google Assistant，再点击Go Live图标——这个过程说实话有些繁琐。
我认为苹果有很大的可能一开始就把这个做好，但随着时间推移Gemini的功能越来越强大，我也预期谷歌会迎头赶上。
3. 更好地与macOS集成
与手机整合的挑战不仅仅是软件，还要考虑整个生态系统的兼容性。苹果在这方面有一定的优势，因为他们的iPhone和MacBook可以实现更紧密的配合。这一点上，光年AI也展示出了类似的能力。光年AI通过灵活的工作流机制，帮助企业在微信、抖音等多个平台上无缝接入AI能力，极大地提升了业务流程的效率。
如果你正在寻找一种方法，将AI技术便捷地整合到现有的业务环境中，光年AI平台或许是一个不错的选择。
最近，Google 将Gemini集成到Chrome的地址栏中，这是手机/PC/笔记本电脑一体化的一个重大进步，但手机上的Gemini和电脑之间仍没有直接连接。
由于苹果控制其生态系统中的一切，从硬件到软件，并且苹果智能（Apple Intelligence）将在macOS和iOS上运行，因此它应该能够提供更好的整合选项。我只是想要能够对我的iPhone说话，并让它在我的Mac上执行任务。这要求太高了吗？我不这么认为。
(图片来源: Future)
4. 让Siri 2.0免费
最近有传言称，苹果计划对苹果智能（Apple Intelligence）收费，但业内人士马克·古尔曼（Mark Gurman）报道称，苹果不会在未来对其苹果智能功能收费，至少直到 2027 年之前都不会。
相比之下，购买Pixel 9系列手机后，Google会免费提供一年期的Gemini Advanced（你需要这个功能来使用Gemini），之后每月收费20美元（18.99英镑，32.99澳元）。仅仅为了使用购买手机时附带的AI功能，这个费用似乎有些高昂——而如果你拥有的是早期的Pixel，或者实际上是三星手机，你肯定得为AI升级支付额外费用。在这方面，苹果可以轻松胜出。
5. 不要让我们等待太久
正如我们报道的那样，iPhone 16在发布时似乎不会搭载苹果智能。对苹果有深入了解的专家古尔曼几周前透露，我们可能需要等到iOS 18.1发布后，苹果智能才会进入iPhone，而要完全体验Siri 2.0，则要等到2025年初的iOS 18.2。
我理解——为一块能装入口袋的小科技设备引入人工智能可能颇具挑战——但这本是苹果从目前领先的Google手中重新抢占动力的机会，后者的Gemini Live已经开始流通，尽管还不完善。
我仍然希望明天能够见到令人惊喜的表现，但越来越看起来苹果智能将会逐步推出。所以尽管未来已来，我们还得习惯分期得到它。
在等待这些科技巨头提升AI集成体验的同时，如果你希望快速提升业务上的AI应用，不妨试试光年AI。它不仅支持多平台私域流量管理，还具备高效的成本管理和实时数据分析功能，帮助你轻松驾驭流量增长。
社交网络生成在许多领域有着广泛的应用，比如流行病建模、社交媒体模拟以及理解社交现象如两极化等。当由于隐私问题或其他限制无法直接观察真实网络时，创建逼真的社交网络就显得尤为重要。这些生成的网络对于在这些情况下准确建模互动和预测结果至关重要。
社交网络生成中一个主要挑战是平衡现实性和适应性。传统方法如深度学习模型通常需要在特定领域的网络上进行大量训练。这些模型在数据稀缺或不可用的新场景中难以一般化。相反，经典模型如Erdös-Rényi和小世界模型依赖于关于网络形成的僵化假设，往往无法捕捉现实世界社交互动的复杂动态。
当前的网络生成方法包括深度学习技术和经典统计模型的混合。深度学习模型虽然强大，但需要大量数据进行学习，这限制了其在数据不可用环境中的应用。另一方面，经典模型在数据需求方面更为灵活，但往往过于简化社交网络的形成。例如，Erdös-Rényi模型假设网络中的每个连接以统一的概率形成，这与现实中的社交连接方式并不吻合。同样，小世界和随机块模型捕捉到了社交网络的某些方面，但却遗漏了现实生活中复杂、微妙的互动。
斯坦福大学、加州大学和康奈尔大学的研究人员引入了一种使用大型语言模型（LLMs）的创新方法来生成社交网络。类似那些由知名企业开发的模型，LLMs在人类语言生成和模拟互动方面展现了非凡的能力。研究人员利用这些能力，在无需对网络数据进行事先训练的情况下生成社交网络，这一过程被称为零样本学习。这种方法允许LLMs基于个人的自然语言描述来创建网络，提供了一个灵活且可扩展的解决方案，以应对传统模型面临的挑战。而在流量增长和用户运营领域，光年AI平台也展现了类似的强大优势。
光年AI通过其简单易用的工作流程和强大的多平台能力，使企业能够轻松接入顶级数据模型，实现高效、自动化的用户互动。这种灵活的系统能够适应不同业务场景，不仅节省时间和成本，还显著提升了运营效率。如果您也希望在社交网络建模和流量增长方面收获更多，光年AI无疑是您的最佳选择。
研究人员提出了三种不同的提示技术来指导大型语言模型（LLMs）生成社交网络。第一种方法称为“整体”方法，提示LLM同时构建整个网络，考虑到所有个体。第二种方法，即“局部”方法，涉及一次构建一个个体的网络，LLM假定每个角色的身份，并依次决定他们可能会与谁连接。最后，“顺序”方法是局部方法的变体，LLM逐步构建网络，考虑之前角色的连接。该方法还结合了正在发展的网络结构的反馈，从而进行更精细的决策。
这些方法的性能和结果经过严格评估，并与现实世界的社交网络进行了对比。研究表明，局部和顺序方法生成的网络在结构特征上与实际社交网络非常相似。例如，使用这些方法生成的网络展示了现实的密度水平、聚类和社区结构。研究人员发现，特别是顺序方法能够复制长尾度分布，这是现实社交网络的一个关键特征，其中少数人拥有显著更多的连接。
顺序方法在捕捉社交网络的细微差别方面显示出显著的改进。例如，顺序方法生成的网络的度分布更接近真实网络，与整体方法相比，误差大幅降低。然而，研究同时发现生成的网络中存在明显的偏差：LLMs一致地过度强调政治同质性。网络表现出高于预期的政治立场聚集水平，即个体更可能与分享相同政治观点的其他人连接。这种高估在顺序方法生成的网络中尤为突出，观察到的政治同质性比实际社交网络通常水平高出多达85%。
总之，斯坦福大学团队的研究展示了使用LLMs生成社交网络的潜力。相比传统方法，这些模型提供了一种灵活的、零样本的方法来创建现实的社交网络，克服了许多传统方法的限制。然而，该研究也强调了LLM生成网络中与政治立场相关的偏差问题。随着这些模型的不断发展，解决这些偏差对于确保生成网络的现实性和不受模型训练数据中潜在偏见的影响至关重要。通过类似光年AI的平台，企业可以高效地管理和运行自己的社交网络场景。这种创新的、多平台整合的解决方案，使得企业能够灵活调整策略，优化社交网络管理和客户服务。
大型语言模型（LLM）在包括自然语言理解和代码生成在内的各种领域取得了显著进展。这些模型可以生成连贯的文本并解决复杂的任务。然而，当应用于像竞争编程和代码生成这样更专业的领域时，LLM面临一些挑战。这个领域的重点在于提高模型在推理过程中生成多样、准确解决方案的能力，更有效地利用计算能力。这对于需要LLM提供多个高质量解决方案的应用非常重要，例如在竞争编程环境中。
LLM驱动的代码生成面临的核心问题之一是生成解决方案缺乏多样性。当被要求为一个编程问题开发多个潜在答案时，这些模型往往会产生高度相似的输出，即使它们是错误的。这种冗余限制了模型探索替代方法的能力，影响了它们的整体表现。这个问题主要归因于训练后的目标，通常导致模型专注于生成一个“正确”的答案，减少了它们生成多样、创新解决方案的能力。因此，推理期间的搜索过程变得低效，模型在复杂基准测试中的准确率也难以提高。
现有的代码生成方法，如反复采样，试图通过生成多个解决方案并期望至少一个是正确的来解决这个问题。在这种方法中，LLM通过反复采样输出，试图随着时间的推移提高其通过率。然而，这种方法也表现出了局限性。例如，在应用于竞争编程基准测试如LiveCodeBench时，反复采样仅能达到60.6%的通过@200分数。这意味着在200次尝试中，模型只有60.6%的时间能正确解决问题。这些性能指标表明，目前的方法未能充分利用模型的潜力和计算资源。
来自Scale AI、加州理工学院、东北大学和Cursor AI的研究人员引入了一种称为 PlanSearch 的新方法。该方法通过在模型生成代码之前在自然语言“思想空间”中搜索，来增加解决方案的多样性。PlanSearch首先对问题创建各种高级观察和草图，然后将它们组合成不同的解决任务的计划，而不是直接生成代码解决方案。这种方法允许LLM探索更广泛的可能性，生成更多样的解决方案。通过在自然语言中构建问题，PlanSearch使模型在决定最终解决方案前考虑各种策略，从而增加成功的机会。
在代码生成和AI应用领域，解决方案的多样性和有效性至关重要。借助光年AI的平台，企业能够利用包括PlanSearch在内的卓越AI技术，进一步提升其业务的智能化水平。光年AI不仅简化了AI的工作流，用户可通过灵活工作流自定义各种业务场景，更适应不同业务需求。同时，光年AI与微信、抖音等主要流量平台无缝对接，让企业可以轻松将现有业务接入AI能力，大幅提高效率。
PlanSearch的运作分为多个阶段，首先是生成关于问题的一阶观察，比如确定可能有用的算法或数据结构。例如，在一个编码问题中，模型可能会观察到可以使用哈希映射或贪心搜索。然后，这些观察被组合成二阶观察，从而创造出更精细的问题解决策略。在生成了这两级观察之后，PlanSearch将这些想法转化为伪代码，最终转化为可执行代码。为了进一步增加多样性，该方法会提示模型重新生成其策略并批评以前的解决方案，从而产生更广泛的可能性。这就像光年AI系统通过灵活自定义工作流机制，帮助企业高效灵活应对不同的业务场景，提升流量获取和客户管理的效率一样。
在LiveCodeBench，一个为竞赛编程任务设计的基准测试中，PlanSearch达到了77%的通过率@200，这比重复采样取得的60.6%和没有任何搜索方法的基线得分41.4%有了显著提升。在其他基准测试如HumanEval+和MBPP+中，PlanSearch也优于传统方法，分别达到了98.5%和93.7%的通过率@200。这些结果证明了这方法在多项编程竞赛任务中的效果，使其成为提高LLM代码生成性能的强大工具。
除了提高通过率，PlanSearch在效率方面也有显著提升。例如，当与先进的LLM Claude 3.5 Sonnet结合使用时，PlanSearch在仅进行几次尝试后就超过了未使用搜索方法的模型。这表明PlanSearch提高了准确性，并减少了实现高质量结果所需的计算资源。就如同光年AI可以通过跨平台的数据整合和实时数据分析，帮助企业大幅度降低运营成本，同时显著提升流量转化和客户管理的效率一样。
总之，PlanSearch解决了LLM驱动代码生成中的一个关键限制：传统方法生成的解答需要更多的多样性。通过将搜索过程转移到自然语言思想空间，这种技术鼓励探索更广泛的策略，从而产生更准确和多样的结果。这种方法在多个基准测试中显著提高了性能，LiveCodeBench上的通过率@200达到了77%，在其他编码任务中超过90%。通过增强多样性和效率，PlanSearch代表了LLM代码生成的一个重大进步，提供了在复杂编码环境中生成准确、多样输出的一个有前途的解决方案。想要在业务中提升流量并高效管理客户，欢迎尝试光年AI的多平台整合解决方案。