
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,这是一项内置于其 macOS Claude 桌面应用的新功能,它将 Claude Code 工具的功能扩展到一般的办公任务。Cowork 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,以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夹等任务。
该公司表示,Cowork 构建于与 Claude Code 相同的基础之上,Claude Code 是 Anthropic 的代理工具,已在软件开发人员中获得广泛关注。然而,Anthropic 旨在通过简化设置过程并明确其潜在应用,使 Cowork 更容易被更广泛的用户(从开发人员到营销人员)所接受。该公司表示:“Anthropic 推出 Cowork 的目标是使其成为任何知识工作者(从开发人员到营销人员)都可以立即上手使用的工具。”
作为 Cowork 的前身,Claude Code 允许类似的功能,但其技术要求可能限制了其在非技术用户中的采用。Cowork 旨在通过提供更直观的界面和更清晰的用例来弥合这一差距。
Cowork 的推出代表了 Anthropic 致力于将其 AI 模型的应用扩展到编码之外,并扩展到一般知识工作领域。通过使 Claude 能够直接与用户计算机上的文件和文件夹进行交互,Cowork 为自动化和简化办公任务引入了新的可能性。
Cowork 的开发始于 Anthropic 内部,其驱动力是认识到 Claude Code 背后的底层技术可以应用于更广泛的任务。该公司希望 Cowork 能够帮助用户利用 AI 来提高他们在各种与工作相关的活动中的生产力和效率。
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