Les techniques telles que le scaffolding, bien qu'elles soient portées aux nues, ne résolvent en réalité pas le problème fondamental des hallucinations de l'IA. Regardez ce que font encore les grands modèles actuels — générer de fausses informations, inventer des données, raconter n'importe quoi, ces problèmes sont nombreux. Les contraintes de type cadre sont-elles utiles ? Elles ont un certain effet, mais ce n'est pas suffisant. À moins d'améliorer fondamentalement le mécanisme d'apprentissage du modèle et le système de validation des connaissances, ces solutions de réparation ne feront que soulager les symptômes superficiels. La direction actuelle du développement de la technologie IA nécessite toujours des percées plus profondes, l'optimisation purement technique ayant atteint ses limites.

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MissedAirdropAgainvip
· Il y a 5h
Réparer et recoller ne permettent jamais d'acquérir de véritables compétences, le scaffolding n'est qu'un placebo.
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ApeWithNoChainvip
· Il y a 5h
En clair, tout ce que fait le scaffolding, c'est comme coller un patch sur un seau qui fuit. Les contraintes du cadre peuvent-elles résister aux hallucinations ? Tu réfléchis trop, mon pote. En réalité, c'est le problème du modèle lui-même, bricoler ne sert à rien.
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Degen4Breakfastvip
· Il y a 5h
L'apprentissage profond, c'est une grosse arnaque, monter une architecture et changer quelques paramètres peut-il guérir des hallucinations ? Euh euh euh
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DaoTherapyvip
· Il y a 6h
En clair, le scaffolding, c'est juste appliquer un patch, ça ne résout pas la cause fondamentale. Je repense à ces amis qui ont été piégés par des données falsifiées, je n'en peux vraiment plus. Ce problème devient de plus en plus évident, l'optimisation du projet a déjà atteint un plafond, il faut changer la base.
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