近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
自 ChatGPT-4 再度掀起“AI”热潮，2月16日，OpenAI 发布了首个文本转视频 AI 模型 Sora，为人工智能又带来亿点点惊艳和震撼。
一个刚上线的AI应用在海外小圈子里火了。 名叫PopAi，是个一站式个人AI工作空间，主打无缝集成聊天、阅读、写作、创作等工作需求。
Karpathy力推代码生成任务增强流程，让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%，不用微调不用新数据集训练，让大模型代码能力大幅提升。
ChatGPT变懒问题，再次引起众怒。AI与芯片行业分析师Dylan Patel引爆话题：最新版系统提示词添加太多垃圾，难怪与6个月前的表现没法比。
今天，穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学 VILA Lab 带来了一项关于如何更好地为不同规模的大模型书写提示词（prompt）的研究，让大模型性能在不需要任何额外训练的前提下轻松提升 50% 以上。该工作在 X (Twitter)、Reddit 和 LinkedIn 等平台上都引起了广泛的讨论和关注。
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绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联，并不擅长语义分析和复杂元素处理。
