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华人科学家登上Nature:几行代码,优化复合AI系统

华人科学家登上Nature:几行代码,优化复合AI系统

华人科学家登上Nature:几行代码,优化复合AI系统

华人学者、斯坦福大学副教授 James Zou 领导的团队提出了 TextGrad ,通过文本自动化“微分”反向传播大语言模型(LLM)文本反馈来优化 AI 系统。只需几行代码,你就可以自动将用于分类数据的“逐步推理”提示转换为一个更复杂的、针对特定应用的提示。

来自主题: AI技术研报
5532 点击    2025-03-24 09:00
全新TextGrad框架:用GPT-4o作引擎,自动优化端到端任务

全新TextGrad框架:用GPT-4o作引擎,自动优化端到端任务

全新TextGrad框架:用GPT-4o作引擎,自动优化端到端任务

该文章的作者团队来自于斯坦福大学,共同第一作者团队Mert Yuksekgonul,Federico Bianchi, Joseph Boen, Sheng Liu, Zhi Huang

来自主题: AI技术研报
8332 点击    2024-07-05 00:21