在AI迅速发展的技术背景下，如何更高效地利用模型资源成为了一个关键问题。批处理提示（Batch Prompting）作为一种同时处理多个相似查询的技术，虽然在提高计算效率方面显示出巨大潜力，但同时也面临着性能下降的挑战。香港理工大学的研究团队提出的Auto-Demo提示技术，为这一问题带来了突破性的解决方案。
只是一次让 AI 尝试改写《大闹天宫》的尝试，但核心的理念是，在当下，我们书写 prompt 的方式，以及我们如何与 AI 打交道的方式。
世界上第一个被人类骗走近5万美元的AI，刚刚出现了！巧舌如簧的人类，利用精妙缜密的prompt工程，成功从AI智能体那里骗走了一大笔钱。
让AI来评判AI，即利用大语言模型(LLM)作为评判者，已经成为近半年的Prompt热点领域。这个方向不仅代表了AI评估领域的重要突破，更为正在开发AI产品的工程师们提供了一个全新的思路。
这是一个不容小觑的最新推理框架，它解耦了LLM的记忆与推理，用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
近期，微软研究团队发布了一项重要的研究成果，揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法（如Medprompt）到原生推理机制（如OpenAI的o1）演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论，探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。
本文主要介绍prompt engineering的多种方法
每个神级 Prompt 都是一款产品，更代表了一种思想。
朋友们，想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗？今天，我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
