
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公司推出了Cowork,这是一项内置于macOS Claude桌面应用程序的新功能,它将其Claude Code智能代理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等任务。
该公司表示,Cowork建立在与Claude Code相同的基础之上,后者已在软件开发人员中广受欢迎。然而,Anthropic的目标是让Cowork更容易被更广泛的用户所接受,包括那些没有技术专长的人。“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东西,”该公司表示。
作为Cowork的前身,Claude Code展示了AI代理在自动化复杂编码任务方面的潜力。像Claude Code这样的智能代理工具利用大型语言模型(LLM)来理解指令并自主执行任务,通常通过与其他软件和系统交互来实现。Cowork将这一概念扩展到通用计算,可能会影响知识工作者管理信息和自动化日常任务的方式。
Cowork的开发反映了人工智能行业更广泛的趋势,即为复杂的人工智能工具创建更友好的用户界面。通过允许用户使用自然语言与AI代理交互,像Anthropic这样的公司正在降低准入门槛,并使更广泛的受众能够从AI驱动的自动化中受益。
Anthropic表示,它开始开发Cowork是为了满足对可访问的AI工具的需求,这些工具可以协助完成日常办公任务。虽然其中一些任务已经可以通过Claude Code完成,但该公司认识到,有效设置和使用它需要更多的技术知识。Cowork旨在简化流程,并使其对所有用户都直观。
Cowork的推出代表了AI驱动的生产力工具发展的重要一步。随着AI技术的不断进步,很可能会有更多的公司开发类似的工具,这些工具可以自动化各种任务并增强人类的能力。这些发展对未来工作的影响是巨大的,引发了关于知识工作者角色变化以及对新技能和培训的需求的问题。
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