“我输入故它在”:大语言模型的‘意识’幻象

当前大语言模型虽展现出拟人化能力,但本质仍是静态的预训练模型,不具备实时学习或自主思考能力。其运行机制类似计算器,仅在输入时激活处理信息,无内在意识流。未来发展面临架构创新、算力瓶颈、记忆管理和伦理道德等重大挑战。这些模型是强大工具而非意识实体,迈向真正自主AI仍需技术与社会协同突破。

随笔 

搭建本地AI大模型知识库

利用RAG技术解决AI生成文本知识过时、泛化的问题。通过将文档向量化存储并检索,结合大模型生成针对性回答。实践部分详细演示了使用Openwebui和BGE模型搭建知识库的步骤,包括配置向量引擎、创建知识库、上传文档等。测试表明,该方法能生成基于知识库的精准回答,并标注出处,有效提升AI回答的准确性和针对性。

经验 

为何 “专用硬件 + 系统” 尚未颠覆传统部署?

当前大语言模型(LLM)的硬件部署存在显著的资源浪费问题,传统服务器 + 高端 GPU 的架构并非最优解。 这一现状的背后是技术演进路径、生态惯性、商业成本等多重因素的复杂博弈。 以下从技术瓶颈、创新突破、生态挑战三个维度展开分析,并揭示为何 “专用硬件 + 系统” 的全面替代尚未到来:

随笔 

运势抽签api&前端

这是一款超有趣的运势占卜小工具~访问指定路径,就能随机获取当日运势结果,包含大吉到凶的不同运势、随机美句和图片。每天登录还能领幸运币,消耗1枚可激活“好运”状态。基于Flask框架开发,用文件存储数据,纯娱乐向,快来试试你的今日运势吧!

经验 

AI 日本7日游旅行计划

分别是用几种AI帮忙制作的日本7日7夜初步旅行攻略,涵盖关西东京多个地方,作为初次旅行非常合适!