GripNews3d ago
🌕 MCP 正席捲全球——而且將會持續發展
➤ 模型上下文協議為何能脫穎而出？
✤ https://www.stainless.com/blog/mcp-is-eating-the-world--and-its-here-to-stay
本文探討了模型上下文協議 (MCP) 迅速普及的原因。儘管 MCP 並非革命性技術，但其適時、簡潔和完善的設計，使其在大型語言模型 (LLM) 領域中脫穎而出。文章分析了 MCP 相較於過去類似嘗試的優勢：模型能力的提升、協議本身的優良性、完善的工具支援以及強勁的發展勢頭。MCP 提供了一個標準化的界面，簡化了工具與 LLM 的整合，降低了開發門檻，並促進了生態系統的蓬勃發展。文章預測 MCP 將在 AI 領域扮演更重要的角色，並可能影響未來 API 設計的思維方式。
+ 這篇文章很清楚地解釋了 MCP 為什麼會這麼火紅，而且它解決了之前類似技術的痛點。對於想了解這個新技術的人來說，是一篇很好的入門文章。
+ 我一直對 AI 工具整合感到困擾，這篇文章讓我知道了 MCP 可以簡化這個過程。期待看到更多基於 M
#人工智慧 #大型語言模型 #技術趨勢
MCP is eating the world—and it's here to stay

Despite the hype, Model Context Protocol (MCP) isn’t magic or revolutionary. But, it’s simple, well-timed, and well-executed. At Stainless, we’re betting it’s here to stay.

GripNews3d ago
🌗 Daniel’s Blog · (地圖式大型語言模型表現優異) 拯救了我對遊戲開發的熱情
➤ 如何運用大型語言模型解決遊戲開發中的資料瓶頸
✤ https://danieltan.weblog.lol/2025/06/map-llms-excel-saved-my-passion-for-game-dev
遊戲開發者 Daniel 分享了他如何利用大型語言模型 (LLM) 克服資料輸入的瓶頸，重拾對遊戲開發的熱情。他原本因繁瑣的資料輸入工作而受挫，嘗試多種方法後，最終發現 LLM 在模式比對方面表現出色，透過精心設計的提示詞，成功將 Excel 資料轉換為 C# 程式碼，大幅提升效率，並避免了因重複性工作而產生的倦怠感。
+ 這篇文章很有啟發性，讓我看到 LLM 不僅能寫文章，還能在實際的開發工作中發揮作用。
+ 我也經常遇到資料輸入的麻煩，這篇文章提供了一個很棒的解決方案，之後可以嘗試看看。
#遊戲開發 #大型語言模型 #人工智慧 #資料處理
Daniel's Blog · (map LLMs excel) saved my passion for game dev

GripNewsJun 20
🌖 開源選舉資料如何利用大型語言模型 (LLMs)
➤ 大型語言模型加速選舉資料的數位化
✤ https://thescoop.org/archives/2025/06/09/how-openelections-uses-llms/index.html
OpenElections 專案致力於將官方選區選舉結果轉換成資料，過去最大的挑戰在於將圖片形式的結果轉換成 CSV 檔案。傳統的手動資料輸入成本高昂且容易出錯，而傳統的光學字元辨識 (OCR) 軟體也難以處理複雜的 PDF 格式。作者 Derek Willis 發現 Google 的 Gemini 大型語言模型在處理這些任務上表現出色，尤其在準確性、處理大文件以及理解格式方面具有優勢。透過提供範例和簡單的指示，Gemini 能夠高效率地將圖片 PDF 轉換為 CSV 檔案，大幅加快了資料處理速度，並將傳統 OCR 和人工資料輸入所需的時間縮短至數小時。儘管仍需要進行人工校驗，但 LLM 顯著提升了 OpenElections 的工作效率，使其能夠處理更多選
#資料科學 #選舉 #大型語言模型 #自動化 #OpenElections
How OpenElections Uses LLMs – Derek Willis

GripNewsJun 20
🌕 將 LLM 編譯為巨核心：實現低延遲推論之路
➤ 透過自動化編譯，大幅提升大型語言模型推論效率
✤ https://zhihaojia.medium.com/compiling-llms-into-a-megakernel-a-path-to-low-latency-inference-cf7840913c17
卡內基美隆大學、華盛頓大學、柏克萊大學、NVIDIA 及清華大學的研究團隊開發了 Mirage Persistent Kernel (MPK)，這是一個能夠自動將多 GPU 大型語言模型的推論過程轉化為高效巨核心的編譯器和運行時系統。MPK 透過融合計算與通訊，消除核心啟動開銷，並最大限度地重疊計算、數據加載和 GPU 之間的通訊，大幅降低了 LLM 推論的延遲，在某些情況下可提升 1.2 到 6.7 倍。
+ 哇，這真是一個突破性的技術！如果能有效降低 LLM 的延遲，將會對許多應用產生深遠的影響。
+ 聽起來很複雜，但如果真的像他們說的那樣易於使用，那將會是開發者們的一大福音。
#人工智慧 #大型語言模型 #GPU #編譯器 #效能優化
Compiling LLMs into a MegaKernel: A Path to Low-Latency Inference

TL;DR: We developed a compiler that automatically transforms LLM inference into a single megakernel — a fused GPU kernel that performs all necessary computation and communication in one launch. This…

Medium
GripNewsJun 16
🌘 大型語言模型在化學知識和推理能力方面的評估框架：與化學家專業知識的比較
➤ 大型語言模型在化學領域的潛力與挑戰
✤ https://www.nature.com/articles/s41557-025-01815-x
這篇文章介紹了ChemBench，一個用於評估大型語言模型 (LLM) 在化學知識和推理能力方面表現的自動化框架。研究人員編撰了超過2700個問答配對，並評估了領先的開源和閉源LLM，結果顯示最佳模型在平均水平上優於研究中的人類化學家。然而，這些模型在某些基本任務上仍面臨困難，並傾向於提供過於自信的預測。此研究揭示了 LLM 在化學領域的強大能力，同時強調了進一步研究以提升其安全性和實用性的必要性，也建議調整化學教育，並展示了基準測試框架在評估特定領域 LLM 方面的價值。
+ 令人驚訝的是 AI 在化學領域已經能超越人類專家，但模型過於自信的問題確實需要重視。
+ 這個框架非常有價值，可以幫助我們更深入地瞭解 LLM 在化學領域的能力和侷限性，促進更安全和有效的應用。
#人工智慧 #化學 #大型語言模型 #評估框架
A framework for evaluating the chemical knowledge and reasoning abilities of large language models against the expertise of chemists - Nature Chemistry

Large language models are increasingly used for diverse tasks, yet we have limited insight into their understanding of chemistry. Now ChemBench—a benchmarking framework containing more than 2,700 question–answer pairs—has been developed to assess their chemical knowledge and reasoning, revealing that the best models surpass human chemists on average but struggle with some basic tasks.

Nature
GripNewsJun 15
🌗 大型語言模型在醫療諮詢中的應用：知識不等於實用
➤ LLM 的醫療知識與真實互動之間存在落差
✤ https://arxiv.org/pdf/2504.18919
這項研究探討了大型語言模型 (LLM) 在醫療建議方面的實際效用。儘管 LLM 在醫療知識測驗中表現出色，但研究發現，當使用者與 LLM 互動時，其準確性卻大幅下降。在為 1298 名參與者提供 LLM (GPT-4o、Llama 3、Command R+) 或讓他們自行尋求資訊的實驗中，研究人員發現，使用者在辨識疾病和建議處置方面的表現與未經 LLM 協助的對照組沒有顯著差異。這表明，LLM 的醫療知識並不能直接轉化為有效的人際互動，傳統的評估指標也無法準確預測這種互動失敗。研究呼籲在醫療領域公開部署 LLM 之前，必須進行系統性的人工使用者測試，以評估其互動能力。
+ 令人驚訝的是，AI 在考試中表現很好，但在實際應用中卻不如人。這突顯了在將 AI 導入醫療保健之前，使用者體驗的重要性。
+ 我一直對 AI 醫療建議抱持懷疑態度，這項研究證實了我的擔憂。AI 工具
#人工智慧 #醫療 #大型語言模型 #使用者互動
GripNewsJun 15
🌕 七項針對蘋果推理論文的回應——以及為何它們不夠充分
➤ 大型語言模型推理能力的瓶頸與挑戰
✤ https://garymarcus.substack.com/p/seven-replies-to-the-viral-apple
蘋果公司發表的一篇關於大型推理模型（LLM）推理能力限制的論文引發了廣泛討論。本文作者分析了七種針對該論文的回應，認為這些回應雖然不乏細節和觀點，但未能充分駁斥蘋果的研究結論。作者強調，雖然人類和機器在處理複雜問題時都會遇到困難，但我們期望機器能夠超越人類的能力，且LLM在複雜度和訓練數據分佈差異增大的情況下，無法可靠地執行演算法。作者並指出，LLM的輸出長度限制、論文作者的資歷、模型規模的影響以及使用程式碼解決問題等辯解都存在缺陷，而蘋果論文的核心觀點——LLM缺乏真正的推理能力——仍然成立。
+ 這篇文章點出了大型語言模型目前發展的盲點，它並不是萬能的，在某些特定任務上甚至比不上傳統的程式。
+ 我一直對AI的過度炒作感到懷疑，這篇文章讓我更加堅定我的看法，蘋果的論文確實指出了一個重要的問題。
#人工智慧 #大型語言模型 #蘋果公司 #推理能力
Seven replies to the viral Apple reasoning paper – and why they fall short

Also: another paper that seals the deal

Marcus on AI
Wikidata Taiwan 臺灣維基數據社群Jun 12

大型語言模型（LLMs）在全球使用，但因英語為主的訓練方式，可能導致跨語言文化意識的差異與偏見。

【MAKIEVAL: A Multilingual Automatic WiKIdata-based Framework for Cultural Awareness Evaluation for LLMs】一文中，做了 MAKIEval 系統的介紹。MAKIEval 是一個自動化的多語言框架，利用 Wikidata 來評估 LLMs 在不同語言、地區和主題上的文化意識。它能識別模型輸出中的文化元素，並與結構化知識連結不需要再由人工標註或翻譯。

而在文中，測試了 7 款來自不同地區的 LLMs，涵蓋 13 種語言、19 個國家/地區及 6 個文化相關主題（如飲食、服飾）。結果顯示，模型在英語環境下的文化意識較強，英語提示更能激發文化知識。

完整原文：https://arxiv.org/pdf/2505.21693

#Wikidata #維基資料 #維基數據
#LLM #大型語言模型 #人工智慧 #AI

GripNewsJun 12
🌕 如何運用智能體進行程式設計
➤ 智能體：大型語言模型進化的下一階段
✤ https://crawshaw.io/blog/programming-with-agents
本文探討瞭如何將大型語言模型（LLM）進化為更強大的程式設計工具——智能體（Agent）。作者指出，智能體的核心是結合 LLM 調用與循環，賦予 LLM 執行指令、獲取反饋並自主修正的能力。與僅僅依靠 LLM 的「白板式程式設計」相比，具備環境反饋的智能體能有效利用編譯器、測試工具和網路資源，大幅提升程式碼品質和開發效率，儘管其運作時間較長且成本較高，但隨著硬體技術的進步，這些問題將迎刃而解。作者以自身使用智能體完成 GitHub App 認證的實例，證明瞭智能體在實際應用中的巨大潛力。
+ 這篇文章讓我對未來程式設計的可能性感到興奮！如果智能體真的能處理掉那些繁瑣的 API 整合工作，我就可以把更多時間花在更有創造性的任務上。
+ 雖然聽起來很厲害，但運作時間長和成本高還是個問題。希望這些問題能盡快解決，讓更多人能夠體驗到智能體的好處。
#人工智慧 #程式設計 #大型語言模型 #智能體 #開發效率
crawshaw - 2025-06-08

GripNewsJun 11
🌘 微調大型語言模型是巨大的時間浪費
➤ 重新思考大型語言模型的知識更新策略
✤ https://codinginterviewsmadesimple.substack.com/p/fine-tuning-llms-is-a-huge-waste
本文探討了微調大型語言模型（LLMs）作為知識注入方法的有效性，作者認為這是一種浪費時間的做法。作者指出，對於先進的模型而言，微調並非簡單地添加新數據，而是會覆寫現有的知識，導致模型性能下降和不可預測的後果。相反，作者建議使用模組化方法，例如檢索增強生成、Adapter或提示工程，這些方法可以在不損害模型核心生態系統的前提下注入新資訊。
+ 我一直覺得微調很直觀，沒想到竟然會造成這麼多的問題。這篇文章讓我重新審視了我的策略。
+ 作者的觀點很有道理，比起不斷地微調模型，使用外部知識庫或更精確的提示工程似乎是更好的選擇。
#人工智慧 #大型語言模型 #微調 #技術評論
Fine-Tuning LLMs is a Huge Waste of Time

People think they can use Fine-Tune for Knowledge Injection. People are Wrong

Technology Made Simple