家人们，苹果一直在悄悄进步！ 近期，据小鹿观察，各大科技巨头不仅在提升模型解决复杂问题的能力上竞争激烈，而且还在大语言模型应用于用户界面（UI）交互方面上暗暗发力！
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的研究取得了重大进展，并对各个领域产生了深远影响。然而，LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练，这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
AI裁判通过反馈生成更公正报告，接近共识。
吴恩达老师提出了一种反思翻译的大语言模型 (LLM) AI 翻译工作流程
分享一篇近期由华为和阿卜杜拉国王科技大学合作完成的一项生信分析与大语言模型相结合的工作，相关成果发表在《Advanced Science》上。
10月28日，澎湃新闻记者获悉，字节跳动准备在欧洲设立AI研发中心，已开始在欧洲积极招募LLM（大语言模型）和AI领域的顶尖技术人才，以加强其在全球第二大经济体中的人工智能研发能力。
随着谷歌和 Meta 相继推出基于大语言模型的 AI 播客功能，将极大地丰富人类用户与 AI 智能体互动的体验。
在人工智能技术快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经展现出惊人的能力。然而，让这些模型生成规范的结构化输出仍然是一个难以攻克的技术难题。不论是在开发自动化工具、构建特定领域的解决方案，还是在进行开发工具集成时，都迫切需要LLM能够产生格式严格、内容可靠的输出。
今年 4 月，斯坦福大学推出了一款利用大语言模型（LLM）辅助编写类维基百科文章的神器。它就是开源的 STORM，可以在三分钟左右将你输入的主题转换为长篇文章或者研究论文，并能够以 PDF 格式直接下载。
