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早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言，本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法，是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时，是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间？在各种提示模式（Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等）中选择最佳方案，再逐字斟酌提示内容，这一过程不仅耗时，而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。
每天脑子里都有很多想法转瞬即逝，不赶紧记录下来就会懒到不想再实践，于是在周五依然好好更新了！今天也是一个很不错的干货，这组提示词的作用是，你只需要输入你的文字内容，就可以得到还不错的文字设计的视觉效果。为了它的效果测试和呈现我几乎掏空了我的即梦AI，测试非常多组合和风格后确信效果确实是还不错的。
这届老年人，沉迷300块的老年大学AI课
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。
最近计划用AI编程重写自己的网站，后台功能已开发差不多。
今天我兴奋地跟大家分享一个超级实用的新资源——Claude团队刚刚发布了一份全面的Prompt Engineering指南！作为一个每天都在摸索各种AI提示技巧的科技爱好者，我第一时间深入研究了这份指南，发现这简直就是AI无代码开发的宝典啊！
Prompt 为什么重要
大模型在文本生成方面取得了卓越的成就，通过合适的prompt设计，往往可以使得生成结果符合特定的需求。但是为属性繁多的任务设计出合适的prompt是很困难的。一种解决方案是通过线性组合方式或者其变种将每个属性对应的模型在生成logits上进行融合。鉴于属性之间可能存在的冲突现象，这种方案无法保证模型的主属性不受其他模型的干扰。
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。