13版 - 本版责编:杨 彦 孙 振 戴林峰 刘雨瑞

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人們嘗試過各種奇葩策略,試圖從大型語言模型(LLM,ChatGPT等工具背後的AI技術)中獲得更好的回饋。有些人深信,威脅AI能讓它表現得更好;另一些人認為,禮貌待人會讓聊天機器人更配合;還有些人甚至要求機器人扮演某個研究領域的專家來回答問題。這樣的例子不勝枚舉。這都是圍繞著「提示工程」或「情境工程」——即建構指令以使AI提供更佳結果的不同方法——所形成的迷思的一部分。但事實是:專家告訴我,許多被廣泛接受的提示技巧根本不起作用,有些甚至可能是危險的。但是,你與AI的溝通方式確實至關重要,某些技巧真的能帶來差異。

合伙人David说了一句话,概括了这个转变的底层逻辑:"这些公司不是在给旧工厂贴AI,它们从第一天起就是AI原生的。"从仿真开始,用自动化设计替代人工绘图,用AI驱动运营替代经验驱动的管理。它们不是在现代化过去,它们在建造未来。另一位合伙人引用了马斯克的话:"工厂即产品。"她认为核电站、住房、数据中心,将来都会像流水线产品一样被批量制造,而不是每一个都是一次性的定制工程。。关于这个话题,爱思助手下载最新版本提供了深入分析

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但关键在于:这个提升等多仰仗强化学习的结果,而非来自蒸馏这个行为本身。