在与专用国际象棋引擎Stockfish测试中，只因提示词中包含能力「强大」等形容词，o1-preview入侵测试环境，直接修改比赛数据，靠「作弊」拿下胜利。这种现象，表明AI安全任重道远。
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。
为了优化小模型的提示词，我们不得不求助于计算成本高昂的大模型。这种依赖不仅增加了开发成本，还限制了小模型的应用场景。
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。
AI 生图工具，已经多得泛滥了，但 Google 最新推出的 Whisk，还是找到了一种很新的玩法，让见过世面的网友也直呼好玩。
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。
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。
LLM 强大的语言能力，使其被广泛部署于 LLM 应用系统（LLM-integrated applications）中。此时，LLM 需要访问外部数据（如文件，网页，API 返回值）来完成任务。
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。
