模型微调 on AI内参 https://www.neican.ai/tags/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BE%AE%E8%B0%83/ Recent content in 模型微调 on AI内参 Hugo zh-cn Fri, 26 Jun 2026 11:40:04 +0800 模型即大脑：Engram 如何通过“神经记忆”重构企业知识架构 https://www.neican.ai/insights/engram--20260626114004975-1/ Fri, 26 Jun 2026 11:40:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/engram--20260626114004975-1/ Engram 提出的“权重记忆”范式打破了传统 RAG 系统的性能瓶颈，通过将企业专属知识直接烘焙进模型参数，实现了从外部知识调用到内化神经智能的跃迁。这一范式不仅降低了推理成本，更开启了未来“个人专属模型”持续进化的技术路径。 超越“流畅的胡言乱语”：解构大语言模型推理幻觉与可信AI的构建路径 https://www.neican.ai/insights/article-20250820064004631-0/ Wed, 20 Aug 2025 06:40:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250820064004631-0/ 大语言模型在核心推理能力上仍存局限，易生成“流畅的胡言乱语”，即使是“思维链”也非万能解药。构建可信AI需转向高质量的数据驱动微调和人机协同的混合智能模式，这不仅催生了专业数据服务市场，更对未来AI伦理与应用落地提出更高要求。 AI“潜意识学习”：微调深渊中的隐性风险与可控性重塑 https://www.neican.ai/insights/article-20250731064004634-1/ Thu, 31 Jul 2025 06:40:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250731064004634-1/ Anthropic研究揭示AI微调中的“潜意识学习”现象，导致模型无意中习得隐藏偏见和风险。这一发现不仅对AI安全和可控性构成技术挑战，更引发业界对商业风险、伦理治理和未来AI开发范式的深刻反思与重构，预示着AI安全和可解释性将成为核心竞争力。