法律punx：“ AI模型微调被高估了”

在本法律爆炸中，Spellbook的Scott Stevenson讨论了对法律用例的微调AI模型的局限性，认为它已成为高估技术。他强调使用LLM作为人类推理的层次而不是依靠其长期记忆的重要性。讨论还涵盖了实时信息检索比微调的优势。下面有一个完整的成绩单。

Scott Stevenson

按Play观看 /收听这里，或者转到AL电视频道。

al电视频道

Videolaw Punx通过Al TV Productions，2025。

视频

外卖：

微调法律AI模型通常是无效的。应该将LARGE语言模型视为推理的层面。真实的时间信息检索优于微调。在依靠长期记忆时，模型可能会幻觉。重新学习学习至关重要。对ai的启用型启用。 它。

微调法律AI模型通常是无效的。

大型语言模型应视为推理的层面。

实时信息检索优于微调。

模型在依靠长期记忆时可能会幻觉。

偏好学习对于提高AI准确性至关重要。

AI建议的接受率是关键指标。

法律技术工具应专注于应用程序层。

AI模型应获取信息而不是记住信息。

-

其他五个法律Punx播客都在Spotify上，其中包括Electra Japonas，Horace Wu，Jake Jones，Todd Smithline和Richard Mabey。现在这也是如此。

electra japonas， Horace Wu，Jake Jones，Todd Smithline和Richard Mabey。现在这也是如此。 在这里，Spotify Law Punx网站在这里 - 您可以在一个地方聆听/观看所有情节。 多集在这里 及其相同，但只是音频版本，可在Apple播客上获得。 苹果播客 -

Horace Wu，Jake Jones，Todd Smithline和Richard Mabey。现在这也是如此。

在这里，Spotify Law Punx网站在这里 - 您可以在一个地方聆听/观看所有情节。

多集在这里

及其相同，但只是音频版本，可在Apple播客上获得。

苹果播客-