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近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。
该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队，为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。
在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合，在几分钟内创建高效的prompts。
7 月 23 日，网络安全初创公司Wiz CEO Assaf Rappaport 在给员工的备忘录中宣布拒绝 Google 高达 230 亿美元的收购提议，他还表示 Wiz 下一个目标是实现 10 亿美元 ARR 并进行 IPO。
大模型执行图推理任务，我们是希望大模型仅仅给出结果，还是在给出准确答案的同时，输出详细的推理过程？
前段时间，微软搞了个乌龙：隆重地开源了 WizardLM-2，又在不久后撤回得干干净净。
上周，微软空降了一个堪称GPT-4级别的开源模型WizardLM-2。 却没想到发布几小时之后，立马被删除了。
Microsoft 在今天推出了 WizardLM 2，这是一个突破性的开源大语言模型，可以说是开源领域的突破，甚至接近和超过部分 GPT-4 的能力，这在之前的开源领域是前所未有的。
根据云安全公司 Wiz 的最新报告披露，微软人工智能研究团队意外泄露了 38TB 的公司私人数据。