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在财报电话会上，苏姿丰强调，那些廉价的人工智能模型将促进AI技术的应用速度，看好整体性的AI周期，公司看到，服务器CPU在2025年存在清晰的增长机会。

让我们以Meta如何处理Llama 3系列模型的幻觉为例。在他们发表的这篇Meta论文中，我们可以看到幻觉，他们在这里称之为事实性。他们描述了他们基本上用来询问模型以找出它知道什么和不知道什么的程序，以找出其知识的边界。然后，他们向训练集中添加示例，对于模型不知道的内容，正确的答案是模型不知道，这在原则上听起来很容易做到。但这大致解决了这个问题。它之所以能解决这个问题，是因为请记住，模型实际上可能在网络内部拥有一个相当好的自我知识模型。所以请记住，我们查看了网络和网络内部的所有这些神经元。你可以想象，网络中的某个神经元会在模型不确定时亮起来。但问题是，该神经元的激活目前并没有与模型实际说出它不知道的内容相连。因此，即使神经网络的内部知道，因为有一些神经元代表这一点，模型也不会显示出来。相反，它会做出最好的猜测，以便听起来很自信，就像它在训练集中看到的那样。所以我们需要基本上询问模型，并允许它在不知道的情况下说“我不知道”。，通过AI算法“拿捏”音乐节奏

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与巴菲特的“价值投资”不同，西蒙斯依靠数学模型和电脑，管理着自己旗下的巨额基金，用数学模型捕捉市场机会，由电脑作出交易决策。他称自己为“模型先生”，认为模型较之个人投资可以有效地降低风险。