Anthropic 昨晚发布了他们最新的 Claude 3.7 Sonnet 混合推理模型，并在官网同步更新了 Claude 3.7 的系统提示词。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。
从本质上讲，LLM会根据用户从UI的输入生成代码示例。然后，生成的代码会通过中间件逻辑进行处理，根据逻辑跟踪文件、代码更改和第三方API调用。
单个模型的优缺点也能分析
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
一直以来，学术与实际产品的 Prompt 完全脱节，真实场景下，很多产品都聚焦情感陪伴，文案生成等开放任务里。而学术上这些任务没有明确的指标，无法量化也就没办法被比较，于是绝大部分的 Prompt 优化工作都聚焦在“刷榜”，例如怎么提升一个模型的代码/数学能力。我们今天跑的项目叫 SPO，具体什么意思并不重要，重要的是它把之前的所有问题全部解决了。
2024年春节，我其实已经尝试过用AI的介入，来完成一些原本长辈需要我才能完成、但实际上并没有什么难度的问题。例如帮助长辈学习如何用提示词（Prompt），使用类似“什么问题+细节描述+发生场景+附加需求”这样的结构来获得更准确的回复，或是发掘一些AI App中自带的例如一键P图等功能。
未来，掌握持续提示工程技术的开发者，将主导下一代智能系统的进化方向。
李继刚在消失半年后，带着汉语新解重新归来，一出手大家就惊呼李继刚的prompt已经到了next level。但不懂编程的小白又懵逼了！怎么提示词也开始编程了？大语言模型的优势不是通过说话就能达成需求吗？怎么又开始需要编程了？技术在倒退吗？
网友盛赞“最有用的大模型应用”，小红书AI翻译功能上线了！（Doge）
