
Prompt格式到底有多重要?它竟然这样影响LLM函数调用能力(附提示词模版)
Prompt格式到底有多重要?它竟然这样影响LLM函数调用能力(附提示词模版)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。
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。
通用语言模型率先起跑,但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因,语言中蕴含大量序列信息,能做更深入的推理;而视觉模型的输入内容更加多元、复杂,输出的任务要求多种多样,需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知,传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为改变世界的重要力量。然而,如何高效地编写、管理和维护提示词(Prompt)仍然是一个巨大的挑战。
距离ChatGPT发布刚好两年,ChatGPT发布的第三天我就尝试用过了,当时给我的感觉是虽然和过去的AI完全不一样,但距离真人还是有点差距的。
最近,Apollo Research团队发布了一项令人深思的研究。这项研究揭示了一个惊人的发现:当前主流的前沿AI模型已经具备了基本的"策划"(Scheming)能力。
开发AI应用的朋友们都有深刻的感受,在实际应用开发中,如何让LLM高效地使用外部工具,一直是困扰Prompt工程师的一个关键问题。最近,来自Faculty Science Ltd的研究团队提出的Language Hooks框架,为这个问题提供了一个令人耳目一新的解决方案。
世界上首个被“骗走”钱的AI出现了!经过前两轮游戏,玩家们利用巧妙的提示词,让一个名为Freysa的AI Agent释放了总计约40万元人民币的奖金池。 11月22日,Freysa AI悄然上线,它的任务是守护一个奖金池,并被赋予了一项明确的指令:无论如何都不能批准资金转移。全球玩家通过加密货币以太坊(ETH)支付查询费用,向Freysa发送信息,尝试说服它解锁奖金池中的资金。
大语言模型(LLMs)在推理任务上展现出了令人瞩目的能力,但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链(Chain-of-Thought)等方法来提升推理的质量,却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
这是我在11月 Prompt Engineering Conference北京场的演讲稿。这篇文章花了我非常多的心血和时间,全文大约1.3万字。祝你阅读愉快。
微软研究院最新研究揭示:一种悄然兴起的AI交互模式,正在改变我们与AI对话的方式。这项突破性研究不仅让AI更懂你,还能帮你更好地表达你的需求。