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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。
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。
最近，来自德国奥尔登堡大学计算智能实验室的研究人员Oliver Kramer和Jill Baumann提出了一种创新的方法——认知提示（Cognitive Prompting），通过模拟人类认知过程来提升LLM的问题解决能力。这项研究将在ICLR 2025会议上发表，本文将为各位读者朋友详细解读这一突破性的技术。
一个「汉语新解」的 prompt 突然爆火。 在 Claude 3.5 里使用这个 prompt 后，输入一个中文词语，AI 会生成一张这个词语的吐槽解释图。Prompt 本身的写法很神奇，使用了伪代码的写法，也让很多人意识到，原来 prompt 可以这么写。
前几天我在X上看到了一个非常离谱的Prompt，不仅给我看懵了，也给几百万网友看懵逼了。
学会与 AI 对话。 这两天，一段 Prompt 在网上火得一塌糊涂。 将Prompt 输入 Claude Sonnet 模型之后，它就能将一个寻常词汇剖析得淋漓尽致。
汉语新解这个提示词作用是什么呢？就是每当你输入一个词，它不是简单地告诉你词的意思，而是以一种独特的方式重新诠释这个词，幽默中带出深刻的批判，讽刺意味拉满，同时还会生成一张特别有设计感的 SVG 卡片。
AI视频生成技术又一里程碑
输出格式不同，竟然还能影响大模型发挥？！
如今，推荐系统已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是观看视频、浏览社交媒体，还是网上购物，推荐算法都在默默地影响着我们的选择。然而，传统的推荐系统往往只关注用户的短期行为，忽视了长期用户满意度这一更为重要的目标。