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在当前 AI 开发中，提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1]，为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词，显著提升开发效率。
这两天，我被这个Claude3.5这个神级Prompt惊呆了。 佩服的五体投地。 非常简单的话说，就是它用Prompt把o1级别的思维链，复刻到了Claude3.5里，而且思考逻辑更详细、更像人，甚至思考过程都跟o1一样，可以展开折叠。
如何更好地设计提示词（Prompt）一直是大家关注的焦点。最近，一个独特的研究视角引起了广泛关注：将LLMs视为“演员”，将提示词视为“剧本”，将模型输出视为“表演”。
在当前的LLM应用开发中，工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性，但也经常因为专家视角的局限性带来偏见，影响输出的全面性和可靠性。
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。
如何通过更好的提示工程来提升模型的推理能力，一直是研究人员和工程师们关注的重点。
别说Prompt压缩不重要，你可以不在乎Token成本，但总要考虑内存和LLM响应时间吧？一个显著的问题逐渐浮出水面：随着任务复杂度增加，提示词（Prompt）往往需要变得更长，以容纳更多详细需求、上下文信息和示例。这不仅降低了推理速度，还会增加内存开销，影响用户体验。
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。
众所周知，人类的本质是复读机。 我们遵循复读机的自我修养：敲黑板，划重点，重要的事情说三遍。 but，事实上同样的方法对付AI也有奇效！