
跟我念:简单提示技巧大幅提升LLM准确性
Google Research 的一篇新论文揭示,重复提示可以显著提高大型语言模型 (LLM) 在不需要复杂推理的任务中的准确性,从而将 Gemini 和 GPT-4o 等模型的性能提高高达 76%。这种利用 Transformer 架构的简单技术解决了“因果盲点”,并提供了一种无需成本的方法来增强 LLM 输出,从而建议重新评估复杂的提示策略。



Anthropic推出了Cowork,这是一项旨在将其Claude AI助手的功能扩展到一般办公任务的新功能。Cowork建立在与Claude Code相同的技术之上,允许用户授予Claude访问其计算机上特定文件夹的权限,然后用简单的语言提供指令,用于执行诸如从收据照片填写费用报告、从数字笔记编写报告或重新组织文件等任务。
该公司旨在让更广泛的用户(包括那些没有技术专长的人)能够使用AI驱动的任务管理。据Anthropic称,Cowork已集成到macOS Claude桌面应用程序中,并且被设计为对“任何知识工作者——从开发人员到营销人员”都易于使用。
Cowork代表了Anthropic的代理工具Claude Code的扩展,后者已经在软件开发人员中获得了关注。虽然以前使用Claude Code也可以完成类似的任务,但设置需要更多的技术知识。Anthropic推出Cowork的目标是简化流程,使其对非技术用户来说更加直观。
Cowork的开发反映了人工智能行业更广泛的趋势,即创建更通用、更易于访问的人工智能助手。通过使Claude能够直接与用户计算机上的文件和文件夹交互,Anthropic旨在简化工作流程并自动化日常任务。该公司通过诸如从收据图像文件夹生成费用报告以及根据用户提示清理杂乱的计算机桌面等示例,展示了Cowork的功能。
Anthropic表示,它开始开发Cowork是为了满足软件开发人员以外的更广泛受众的需求。该公司设想Cowork是一种可以提高各种专业人士的生产力和效率的工具。Cowork的推出标志着Anthropic将AI更深入地集成到日常工作环境中的最新努力。该公司尚未宣布有关Cowork功能的未来更新或扩展的具体计划。
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