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结论：

德州的翻牌阶段是确定游戏走势的关键时刻。在这种阶段，玩家需要要做某些准备工作，如翻牌前的观察和判断、牌型的判断和对手的观察、合不合理的开赌策略在内技巧和经验的运用。实际那些个你所不知道的的绝技，玩家可以不提高自己在德州中的赢牌概率。

总结归纳：独家揭秘德州的翻牌绝技，笔者详细点具体阐述了翻牌前的准备、牌型判断和对手仔细观察、尽量多的赢钱策略以及技巧与经验的运用。实际了解和句子修辞那些绝技，玩家也可以在游戏中可以发挥更高的技术水平，增加胜率。未来的研究可从更探索的角度观察现象许多翻牌绝技并应用到于实践中。

当谷歌本月早些时候宣布推出人工智能搜索功能时，该公司承诺“谷歌将替你完成谷歌搜索。”

这项名为“人工智能概述”（AI Overviews）的新功能将提供人工智能生成的简短摘要，在搜索结果页面的顶部突出显示关键信息和链接。

不幸的是，人工智能系统天生就不可靠。AI Overviews 在美国上线的几天内，用户们在社交媒体上分享了许多令人啼笑皆非的案例。

它建议用户在披萨中添加胶水或每天至少吃一块小石头。

它还声称美国前总统安德鲁·约翰逊（Andrew Johnson）在 1947 年至 2012 年间获得了大学学位，但他早在 1875 年就去世了。

当地时间 5 月 30 号，谷歌搜索主管利兹·瑞德（Liz Reid）表示，该公司一直在对该系统进行技术改进，以降低其产生错误答案的可能性，包括更好地检测无意义查询的机制。

该公司还限制了在回应中包含讽刺、幽默和用户生成的内容，因为这些信息可能会导致误导性建议。

但为什么 AI Overviews 会返回不可靠、可能存在危险的信息？有什么办法可以解决这一问题呢（如果有的话）？

为了理解为什么人工智能搜索引擎会出错，我们需要看看它们是如何工作的。

我们知道，AI Overviews 使用的是生成式人工智能模型 Gemini 的一个版本。

Gemini 是谷歌的大型语言模型（LLM，large language models）家族，并为谷歌搜索进行了定制。

该模型已与谷歌的核心网络排名系统集成，旨在从其网站索引中提取相关结果。

大多数大型语言模型只是在预测序列中的下一个单词（或 token），这使它们生成的内容看起来很流畅，但同时也使它们容易编造虚假信息。

它们没有真实信息作为证据，而是纯粹根据统计计算来选择每个单词。

这会导致“幻觉”。美国华盛顿大学专门研究在线搜索的教授奇拉格·沙阿（Chirag Shah）表示，AI Overviews 中的 Gemini 模型很可能是通过使用一种名为检索增强生成（RAG，retrieval-augmented generation）的人工智能技术来解决这一问题的。

该技术允许大模型检查其训练数据之外的特定（信息）来源，例如某些网页。

（来源：SARAH ROGERS/MITTR）