为 LLM 与 AI 研究者量身打造的 Wolfram 工具
Wolfram 技术栈为大语言模型 (LLM) 和人工智能研究者提供了一套无缝集成的工具。利用 Wolfram 全方位的计算+知识能力，包括分析、可视化和连接性来系统性探索、测试并提升 LLM 和 AI 系统的性能。深入了解大语言模型科学以及人工智能系统的行为和内部运作机制。
与大语言模型 (LLM)、大推理模型 (LRM)、大概念模型 (LCM)、基础模型及更多资源的无缝连接
以编程方式访问大语言模型、大推理模型、大概念模型、数据库以及构建 LLM 驱动流程所需的一切资源。将现实世界数据、内容生成、代码执行、分析和展示无缝整合。通过统一框架一站式访问包括 OpenAI、Anthropic、HuggingFace、arXiv 等在内的数十家服务提供商。
用于自动化科学计算的 Wolfram 语言
将 LLM 的类人直觉与 Wolfram 语言的超级计算能力、抽象表达能力、跨域灵活性和代码可读性完美结合，Wolfram 语言是多学科科学计算的首选工具。利用 LLM 创建 AI 科学工作流程，用来建模、分析和报告结果。
LLM 基准测试和比较
使用便捷的工具比较不同模型和提示技术 (prompting techniques) 的性能，并测试最新的方法。Wolfram 语言还为自动基准测试提供了高级控件。
检索增强生成 (RAG) 工具
为 LLM 提供精准信息以规避模型幻觉问题。使用、创建和共享工具，支持基于编程或用户界面的 LLM 任务，包括从向量数据库操作到沙盒代码评估的全流程支持。
高级 LLM 控制
将 Wolfram 语言和 LLM 相结合，以编程方式创建提示、切换角色、总结结果并处理模糊数据集。使用灵活的框架控制多个 LLM 之间或 LLM 与用户之间的交互。
底层可解释性
深入理解您的 AI 工具。分析参数分布、隐空间中的轨迹以及改变超参数对基准测试任务的影响。Wolfram 语言紧密集成了可视化和机器学习的可解释性，帮助您揭开 AI 的神秘面纱。
语义嵌入
文本的语义嵌入是 LLM 底层的一项关键创新。利用 Wolfram 语言强大的分析和可视化功能，深入探索各种嵌入与语义内涵之间的关系。
计算笔记本集成
计算笔记本环境完美融合了文本、代码、图形和自定义交互元素，助您轻松整理并分享您的工作。用 AI 助手通过交互式聊天实现对 LLM 的访问，包括对 Wolfram 语言代码和其他笔记本内容的辅助支持。
与外部系统集成
通过对常见外部语言和格式的内置支持，基于您现有的代码进行构建，并与使用其他系统的人员协作。
