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我很高興地宣布我在過去幾個月裡所構建的東西：@ConcordanceAI
我相信機械解釋和AI架構是未來AI系統的重要組成部分
我無法更興奮地與 @_trente_ 和 @mvyletel_jr 一起將這個帶入世界
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10月25日 02:00
宣布 Concordance 封閉 Alpha：用於標記級干預的自定義推理模組
Concordance 正在開發應用機械解釋策略的軟體，基於這一論點，這些策略將改善控制、可靠性和可觀察性，同時擴大 AI 應用的設計空間和潛在的用戶體驗模式。
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以下是過去幾個月的一些學習，關於在推理引擎層面構建以及以全新的方式探索這些模型
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1. 小型模型對小事物非常敏感，例如未關閉的 XML 或預期未見的 EOS 令牌。這實際上大大提高了開發過程的效率，並精煉了我們構建 SDK 的方式
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2. 小型非思考模型如果沒有明確說明會與自己對話，可能會感到困惑。
自我提示是一個相對未被深入研究的領域，這裡還有更多可以探討的地方，但早期結果是有希望的。
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4. 模型真的不喜歡說他們不知道某件事。因此，在自我提示時，你必須以用戶是否提供了 X 的方式來框架它。
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