自动化提示优化的人工智能模型预示着一个未来，手动提示工程可能会变得过时，指向了生成有效提示的更有效，模型驱动的方法。在这个新的模型驱动的世界里，我们可以期待更快速的提示生成，以及更精确的结果。此外，这...

最新的研究显示，随着人工智能和机器学习模型不断优化自身的提示，人类的提示工程师可能面临淘汰。由算法生成的提示虽然奇特，却异常有效，它们不仅胜过人工编写的提示，还大幅缩短了优化时间。尽管自动调整的提示显...

虽然生成式人工智能（GenAI）备受瞩目，但大多数初创公司可能会失望，因为这种技术更有利于数据优势、现有工作流程以及能够在不进行重大改变的情况下将人工智能整合到这些系统中的主流公司。尽管风投资本涌入了GenAI...

本文讨论了一种主动评估语言模型潜在歧视影响的方法。该方法包括为各种决策场景和人口统计信息变化生成广泛的潜在提示。减少正负歧视的策略主要涉及仔细的提示工程。一些大型科技公司已经开始在其算法中采用这种方法...

DALL-E 3是一项有趣的实验，它展示了不同的提示如何生成不同的图像，以及后续的提示如何进一步完善这些图像。这项实验为人工智能领域的自然语言处理提供了新的思路和方法。

xAI公司发布了PromptIDE，这是一个用于提示工程和可解释性研究的集成开发环境。PromptIDE可以帮助研究人员快速构建和测试自然语言处理模型，提高模型的可解释性和可采用性。它支持多种编程语言和平台，并提供了丰富...

xAI的PromptIDE是一个用于提示工程和可解释性研究的开发环境。PromptIDE是一个为AI开发人员和研究人员提供的全面的可解释性工具，旨在帮助他们更好地理解和管理AI系统。该工具包括强大的可视化和分析功能，可以帮助...

计算机科学家们正在用GPT-4来解决长期存在的P=NP问题。来自微软和北京大学的一组研究人员引导GPT-4用一系列的提示来探索这个问题，采用苏格拉底式的方法，导致了一些启示，暗示P不等于NP。这种方法代表了提示工程的...