
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。



美国总统唐纳德·特朗普表示,伊朗近期抗议活动造成的死亡人数过多,但他拒绝提供更多关于他早些时候声称将向示威者提供帮助的细节。特朗普于2026年1月13日发表了上述言论,但没有详细说明他所暗示的援助性质。
据报道,伊朗的抗议活动在几周前开始,是由经济不满和政府政策引发的。虽然具体数字仍存在争议,但各人权组织估计,在政府对抗议活动的反应中,可能有数百人丧生。伊朗政府承认有人员伤亡,但指责外国煽动者煽动暴力并夸大伤亡人数。
这种情况凸显了人工智能在政治动荡时期信息收集和传播中日益重要的作用。人工智能驱动的工具现在经常被用于分析社交媒体数据、卫星图像和新闻报道,以评估抗议活动的规模和范围,并监测侵犯人权的行为。这些技术在提供更大透明度和问责制潜力的同时,也引发了对偏见、隐私和潜在滥用的担忧。例如,在有偏见的数据集上训练的算法可能会误解当地发生的事件,从而导致对情况的不准确评估。
人工智能在冲突地区和政治不稳定地区的使用是一个快速发展的领域。最近的发展包括部署人工智能驱动的无人机进行监视和侦察,以及使用自然语言处理(NLP)来分析在线通信并识别潜在威胁。然而,专家警告说,这些技术的部署应负责任地且合乎道德地进行,并采取适当的保障措施来保护人权和防止意外后果。
美国政府对伊朗抗议活动的立场仍然是一个争议点。虽然特朗普政府表示支持示威者,但批评人士认为,其政策,包括经济制裁,加剧了引发动乱的经济困难。抗议活动和美国的回应的长期影响仍然不确定,但分析人士认为,这种情况可能会进一步破坏该地区的稳定,并使解决其他紧迫问题(如核扩散和地区安全)的努力复杂化。白宫尚未发布关于承诺援助的更多信息。
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