
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。



在缅甸克伦邦,顺达园区是一个伪装成合法商业园区的诈骗中心,自2024年开始通过网络诈骗在全球范围内欺骗个人,产生非法收入。该诈骗活动位于混乱的边境地区,容纳了来自近30个国家的3500多名员工,其中一些人据称被绑架并被迫参与欺诈计划。
该园区迅速建成,拥有配备成排电脑显示器和励志口号的办公空间,营造出蓬勃发展的商业环境的假象。视频会议套件摆放着虚假的商业书籍和艺术品,以模仿合法的公司环境,旨在欺骗在线互动中的潜在受害者。诈骗分子每次骗取他人5000美元时,都会敲响中国锣来庆祝诈骗成功。
顺达园区位于战区,为其提供了某种程度的保护和隐蔽性,使其能够在极少的监督下蓬勃发展。该园区的活动包括一系列网络诈骗,从爱情诈骗到加密货币欺诈,目标受众从肯塔基州到哈萨克斯坦。顺达园区运营的财务影响仍在评估中,但当局认为受害者遭受的总损失可能高达数百万美元。
像顺达园区这样的诈骗园区兴起,反映了一种日益增长的跨国犯罪企业利用薄弱的治理和冲突地区进行非法活动的趋势。专家表示,缺乏国际合作和监管监督使得这些活动得以蔓延,对全球金融安全构成重大威胁。执法机构正在努力摧毁这些网络并将肇事者绳之以法,但鉴于复杂的地缘政治格局和诈骗的复杂性,挑战依然严峻。
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