03:12LangChain@LangChainAIBenchling AI负责人@nlarusstone在LangChain发布的视频中提出,理解LLMs应借鉴生物学思维而非传统软件工程。他认为LLM的错误模式和调试过程与实验生物学类似,需要迭代测试和大规模观察。该观点引发业界对LLM可解释性本质的重新讨论。行业BenchlingLangChainnlarusstoneLLM可解释性推荐理由:Benchling的AI负责人用生物视角解释LLM的奇怪行为,比技术文档好懂,推荐看看他的原话。原文