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zping：
7年后看这个文章，感触很深！
如何定义程序员的成功？ -
hy2012_campus：
请问 怎么在一个独立的系统中使用，分库分表了，我在外部的一个独 ...
去年底写的mysql分库分表中间件heisenberg -
天塔上的猫：
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atomduan：
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内容概要：本文详细探讨了大语言模型（LLMs）在教育应用中遇到的知识冲突问题，包括概念定义、事实陈述和逻辑推理层面的认知不一致性。文章分析了知识冲突的技术成因，如训练数据噪声、参数化知识表示的局限、推理机制的缺陷、模型架构的不足及外部知识的偏差，并探讨了这些因素对教育应用的深远影响。文中提出了多维度的解决路径，如通过数据增强优化知识表示、利用提示强化上下文连贯、开发量规完善模型评估等。此外，文章从社会文化的宏观视角剖析了知识冲突的外部驱动因素，探讨如何在多元异质、动态演进的社会建构语境中构建开放进取、兼容融通的智能教育应用体系。 适合人群：从事教育技术研究的学者、教育工作者、人工智能研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①帮助教育工作者理解大语言模型在教育应用中的局限性；②为技术人员提供优化大语言模型教育应用的具体策略；③促进教育人工智能技术的可靠性、适应性和普及性提升。 其他说明：文章强调了知识冲突的有效化解不仅能够提升大语言模型在教育场景中的应用价值，还将为人工智能在更广泛领域的可持续发展奠定坚实基础。
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