
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。



语音AI平台Deepgram宣布完成由AVP领投的1.3亿美元C轮融资,估值达到13亿美元。该公司还透露已收购一家由Y Combinator支持的AI初创公司,但未披露被收购公司的详细信息。
本轮融资获得了现有投资者Alkeon、In-Q-Tel、Madrona、Tiger、Wing和Y Combinator,以及新投资者Alumni Ventures、哥伦比亚大学、Princeville Capital、Twilio和SAP的参与。 迄今为止,Deepgram已筹集超过2.15亿美元。 这笔最新融资凸显了投资者对语音AI领域日益增长的信心。
Deepgram估值和融资的激增,与语音AI在销售、营销、客户支持和消费者应用等各个领域得到更广泛采用的总体趋势相吻合。 这为像Deepgram这样的模型提供商带来了显著增长。 在Deepgram成功的C轮融资之前,去年语音AI领域也进行了其他大规模融资,例如Seasame的2.5亿美元B轮融资、ElevenLabs的8000万美元B轮融资以及Gradium的7000万美元种子轮融资,表明市场强劲且竞争激烈。
Deepgram提供语音转文本和音频智能平台,使企业能够以高精度和高速度转录和分析音频数据。 他们的技术被用于呼叫中心分析、会议记录和播客等应用。 AVP合伙人Elizabeth de Saint-Aignan指出,寻求将AI集成到运营中的企业越来越多地考虑语音AI解决方案。
展望未来,Deepgram已准备好利用语音AI市场的持续增长。 新的资金可能会用于进一步开发其核心技术、扩展其产品范围以及扩大其运营规模,以满足企业日益增长的需求。 收购Y Combinator AI初创公司也可能为Deepgram带来新的能力和人才,进一步增强其在快速发展的语音AI领域的竞争优势。
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