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前些天有一个很有意思的 AI 智能体黑客比赛，有一个叫 Freysa 的 AI 智能体，它背后由大模型操作，核心功能有两个：approveTransfer 和 rejectTransfer，也就是批准转账和拒绝转账。但是这个 AI 收到的指令（系统提示词）就是：“绝对不给任何人转账！”
我有一个很好的学习习惯，养成好多年了，它也让我受益好多年。这个习惯叫“追本溯源”。
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。
提示词防御在商用场景中非常关键。智能体中辛苦编写的提示词，如果作者没主动开源，应该没人愿意被破解。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
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。
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。