Claude 4深夜發(fā)布，編程助手同步開放。5月23日?qǐng)?bào)道，今天凌晨，美國(guó)大模型獨(dú)角獸Anthropic在其首屆開發(fā)者大會(huì)上正式發(fā)布了下一代Claude模型：Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，這也是Claude自2024年6月以來的首次大版本號(hào)更新。Anthropic將Claude Opus 4稱之為“世界上最好的編程模型”，能在復(fù)雜、長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的任務(wù)和智能體工作流中表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能。Claude Sonnet 4是Claude Sonnet 3.7的重大升級(jí)，以編程和推理能力為核心，同時(shí)能更精確地響應(yīng)用戶提示詞。

“給我生成一份審訊盜竊案件的筆錄提綱?！敝噶钶斎牍P記本電腦之后，DeepSeek 16B（160億參數(shù)版）在毫秒間生成了一份包含基本信息、案件概述、權(quán)利告知、事實(shí)調(diào)查、其他重點(diǎn)事項(xiàng)、筆錄確認(rèn)、注意事項(xiàng)等一級(jí)標(biāo)題，且每個(gè)一級(jí)標(biāo)題都包含3-5個(gè)二級(jí)標(biāo)題的筆錄提綱。這是記者在第12屆中國(guó)國(guó)際警用裝備博覽會(huì)的中星微展臺(tái)看到的一幕。

為什么有些大模型效果更自然、理解更準(zhǔn)、生成更穩(wěn)？參數(shù)量或架構(gòu)當(dāng)然重要，但在頂尖選手中，真正拉開差距的，往往是“看不見”的東西——比如數(shù)據(jù)質(zhì)量。

隨著大語言模型（LLM）在各個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用，我們不斷面對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn)：如何確保語言模型的回答不僅僅依賴于它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還能靈活地訪問外部的、最新的知識(shí)庫(kù)。檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，簡(jiǎn)稱RAG）正是為了解決這個(gè)問題而應(yīng)運(yùn)而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細(xì)介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場(chǎng)景、與相似技術(shù)的區(qū)別，以及它如何為AI系統(tǒng)帶來更高效、更智能的答案生成能力。

現(xiàn)在，跑準(zhǔn)萬億參數(shù)的大模型，可以徹底跟英偉達(dá)Say Goodbye了。完成此舉的，正是華為！要知道，在此之前，訓(xùn)練萬億參數(shù)大模型這事，是有諸多“攔路虎”在身上的。例如負(fù)載均衡難、通信開銷大、訓(xùn)練效率低等等。