人工智能的未来可能不完全依赖于生成更多文本，而是选择最相关现有信息。这种被称为“逆向AI”的方法，将大型语言模型（LLM）的角色从文本生成器转变为语义规划器。通过返回已验证知识块的标识符，而不是改写内容，这种方法有望降低推理成本、加快响应速度、减少幻觉，并简化需要确定性和可审计答案的应用程序的维护。 AI
影响 这种方法可以优化需要事实准确性和可审计性的人工智能系统，从而可能降低成本并提高性能。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了人工智能架构的一个潜在未来方向，而不是一个发布或研究论文。
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<h1> <strong>What If the Future of AI Isn't About Generating More... But Generating Less?</strong> </h1> <p>Everyone is racing to build larger language models.</p> <p>More parameters.</p> <p>Longer context windows.</p> <p>Better reasoning.</p> <p>And, of course...</p> <p><strong>…