AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods
AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
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7553 点击 2024-11-19 10:49
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用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
10月28日，The Information报道称，Meta正在研发自己的“AI驱动搜索引擎”，以减少对谷歌和微软Bing搜索的依赖。Meta的搜索，将通过生成式AI对用户输入的关键词或者prompt进行摘要和总结。
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Prompt工程领域，角色扮演提示是否能够有效提高大型语言模型（LLM）的性能一直是一个备受关注的话题。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
在Prompt工程领域，规划任务一直以来都是一个巨大的挑战，因为这要求大语言模型（LLMs）不仅能够理解自然语言，还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。
是李继刚贯彻 read in prompt out 的七个提示词。
近日，伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇开创性论文，首次从理论层面证明了大语言模型(LLM)中的prompt机制具有图灵完备性。这意味着，通过合适的prompt设计，一个固定大小的Transformer模型理论上可以计算任何可计算函数。这一突破性发现为prompt工程提供了坚实的理论基础。