Anthropic
@AnthropicAI · 5天前由于该系统利用了模型内部已有的激活状态，并仅对潜在有害的交互分配更多计算资源，因此它只增加了约1%的计算开销。
此外，其准确性也更高，对无害请求的误拒率降低了87%。
8
1
115
3
17
由于该系统利用了模型内部已有的激活状态，并仅对潜在有害的交互分配更多计算资源，因此它只增加了约1%的计算开销。
此外，其准确性也更高，对无害请求的误拒率降低了87%。
Ben Horowitz 对于将基础模型视为基础设施的观点：
“人们曾相信，大型基础模型会是能‘做任何事都比人强’的巨型大脑。”
“但事实并非如此。”
“或许，应用的实际表现，比用海量 GPU 堆出最大的模型更重要。”
@bhorowitz @jkhamehl
Ben Horowitz on AI: “This is a bigger technology market than I've ever seen.”
In this exclusive conversation with a16z's Jen Kha, Ben covers:
- Why he doesn't think there's an AI bubble
- How a16z is structured
- The origin of our American Dynamism vertical
- His most listened song in 2025
0:00 Introduction
1:33 Managing GPs vs companies
4:33 How a16z is structured
10:14 Culture and staying in the details
12:46 How to identify the right markets
21:28 M&A landscape opening up
22:09 Why foundation models alone aren't enough
25:46 Ownership and the future of VC
29:03 Why AI will produce more winners than previous technology cycles
32:01 Rapid-fire personal questions
@bhorowitz @jkhamehl
你的 AI 能理解语义进行检索，却只会用关键词高亮。看出问题所在了吗？
你搜索“iPhone 性能”，而它只标记那些确切的词——错过了所有像“A15 仿生芯片，零延迟”这样的关键信息。答案近在咫尺，却被隐藏了起来。
这在 RAG 系统中尤其令人沮丧：检索虽然抓住了语义，但用户仍不得不在长篇文档中费力搜寻。
我们直面这一挑战，并开源了解决方案：一个真正理解上下文的双语语义高亮模型。凭借 8K 令牌的上下文窗口，其性能优于 Provence、OpenSearch 等现有方案，并且同时支持英文和中文。
它采用 MIT 许可证，开箱即用。相信这对于正在构建 RAG 系统的开发者会有所帮助。
milvus.io/blog/zilliz-tr…
Hugging face: huggingface.co/zilliz/semanti…
———
👉 关注由 Zilliz 创建的 Milvus，获取一切与非结构化数据相关的内容！
🔒 你的向量数据库里，谁有权限执行什么操作？如果无法清晰回答，那么安全漏洞已然存在。
许多生产事故都源于**权限配置错误**，例如：测试脚本误删生产集合、共享管理员凭证、服务被授予了超出所需的宽泛访问权限。
Milvus RBAC（基于角色的访问控制）允许您在数据库层定义精确的权限，确保每个用户仅被授予其职责所必需的最小权限，杜绝任何过度授权。
了解如何在您的向量数据库中实施最小权限访问控制 ⬇️ milvus.io/blog/milvus-rb…
———
👉 关注 @milvusio，获取所有关于非结构化数据的技术资讯与深度分享！
