人工智能正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这场技术革命中，Anthropic等领先企业描绘了一幅令人振奋的未来图景：智能代理系统将在各行各业发挥重要作用，从客户服务到软件开发，AI都将成为不可或缺的助手。然而，在这片繁荣景象的背后，一个潜在的危机正在悄然滋长。
我们实测16个Prompt：生成速度比Sora还快，动漫效果行业SOTA。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用已经渗透到创意写作的方方面面。
在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合，在几分钟内创建高效的prompts。
上周发出《AI时代写Prompt应该用APPL：为Prompt工程打造的编程语言，来自清华姚班的博士》之后，文章中实现了一个Google DeepMind的OPRO简单版本的优化方法，这让很多读者非常着迷。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
在当前大语言模型（LLM）的应用生态中，函数调用能力（Function Calling）已经成为一项不可或缺的核心能力。
