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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。
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。