主要观点总结
本文介绍了林骥的学习内容及其对于不同书籍的解读。文章提到了应对AI在实际应用中出现的幻觉问题，使用RAG技术强化AI模型，通过检索获取更专业、更精准的信息来更妥善地回答用户问题。同时，介绍了小数据大任务范式、人工智能模型范式的不同层次以及价值模型的重要性。另外，本文还提到了知名未来学家雷·库兹韦尔的看法关于计算机自我改进与自主学习能力所带来的AI奇点。文章还涉及了增长思维模式的转变以及应对内阻力的方法。最后，文章提到了美的集团和名创优品集团对于简化工作形式的要求以及针对职场形式主义的应对措施。
关键观点总结
关键观点1: AI实际应用中的幻觉问题及RAG技术的应用
林骥尝试运用RAG技术来解决AI在实际应用中出现的幻觉问题，通过使AI模型访问其训练数据范围之外的信息，更妥善地回应用户的问题。书中介绍了基于LangChain实现RAG的方法，但个人更倾向于使用DeepSeek + Dify来实现。
关键观点2: 小数据大任务范式及人工智能模型范式的层次
作者提出小数据大任务范式，借助少量数据进行无监督学习，具备强大的泛化能力。人工智能的模型范式分为统计模型、因果模型和价值模型三个层次，其中价值模型是AI大语言模型的本质。
关键观点3: 雷·库兹韦尔的AI奇点观点
知名未来学家雷·库兹韦尔提出了人工智能奇点的观点，认为当计算机具备自我改进与自主学习能力时，其智力水平将迅速追赶上并超越人类。
关键观点4: 增长思维模式的转变
林骥提到了10倍增长思维的重要性，相对于常见的2倍速增长思维，10倍增长思维能带来跨越式的进步且过程更为轻松。方向远比努力重要，目标会驱使追求10倍速增长的人探寻近乎不可能的方法。
关键观点5: 应对职场形式主义的要求和措施
美的集团和名创优品集团均提出了简化工作形式的要求。如禁用PPT、精简会议、数字化提效等，旨在提高决策效率和深度思考能力。
文章预览
你好，我是林骥。 这里记录我认为值得学习的内容，每周二 8:00 发布。 01 看 《大模型 RAG 实战》（汪鹏，2024 年） 为应对 AI 在实际应用中出现的「幻觉」问题，我尝试运用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，使模型得以访问其训练数据范围之外的信息，让模型在每次生成内容时，都能检索获取的更专业、更精准的外部知识，进而更妥善地回应用户的问题。 例如，小明打算前往宁波出差，他希望借助 AI 了解公司员工出差宁波的住宿标准。 为解答这一问题，应用 RAG 技术强化后的 AI，先从公司内部知识库中检索相关内容，明确出差住宿标准的划分方式以及宁波所属的城市类型，然后再生成简洁明了、贴合需求的答案，并附上信息来源的链接。 若要构建一个性能优良的 RAG 系统，检索部分至关重要，需投入大量时间精心打磨。 书
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