驯服AI的非确定性:如何将大模型无缝融入传统软件系统?
本文探讨了如何将非确定性的AI组件(如LLM)融入确定性软件系统。Eric Evans以代码分析为例,指出LLM擅长分类但不擅长建模,自由生成的分类会导致结果不可比。文章建议采用成熟的标准分类模型(如NAICS)而非让AI自行创造分类体系。...
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本文探讨了如何将非确定性的AI组件(如LLM)融入确定性软件系统。Eric Evans以代码分析为例,指出LLM擅长分类但不擅长建模,自由生成的分类会导致结果不可比。文章建议采用成熟的标准分类模型(如NAICS)而非让AI自行创造分类体系。...