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目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
大语言模型（LLMs）在推理任务上展现出了令人瞩目的能力，但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链（Chain-of-Thought）等方法来提升推理的质量，却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
爆炸消息—— ViT三大核心作者集体离职谷歌DeepMind。下一站：OpenAI！ 他们分别是翟晓华（Xiaohua Zhai）、卢卡斯·拜尔（Lucas Beyer）、亚历山大·科列斯尼科夫（Alexander Kolesnikov）。
Google研究院健康AI团队于近日推出了全新的开源模型套件——Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）。在本次HAI-DEF的首次发布中，Google推出了三个专注于医疗影像应用的重要模型。首先是CXR Foundation胸部X光模型，其次是Derm Foundation皮肤影像模型，第三个是Path Foundation病理学模型，它基于ViT-S架构
LangChain 最近调查了 1,300 多名专业人士——从工程师和产品经理到企业领导者和高管——以揭示 AI Agents 的现状。
研究问题：这篇文章研究了如何在基于文本的在线同伴支持平台中，通过人工智能（AI）与人类协作，提高同伴之间的同理心对话质量。
在当前 AI 开发中，提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1]，为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词，显著提升开发效率。
刚刚，Claude 3.5 Haiku允许通过API访问，同一天，xAI也官宣Grok API也正式开启公测。
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。
新版Claude 3.5可以像人一样使用计算机，可把咱人类给兴奋坏了！ 毕竟，这意味着新竞赛的开始：AI不再只盯着对话和生成能力，更强调执行和操作。