对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
在Prompt工程领域，规划任务一直以来都是一个巨大的挑战，因为这要求大语言模型（LLMs）不仅能够理解自然语言，还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。
是李继刚贯彻 read in prompt out 的七个提示词。
近日，伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇开创性论文，首次从理论层面证明了大语言模型(LLM)中的prompt机制具有图灵完备性。这意味着，通过合适的prompt设计，一个固定大小的Transformer模型理论上可以计算任何可计算函数。这一突破性发现为prompt工程提供了坚实的理论基础。
在当前的LLM应用开发中，工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性，但也经常因为专家视角的局限性带来偏见，影响输出的全面性和可靠性。
大家对in-context learning(ICL)的能力可能已经很熟悉了，您通常会通过上下文示例就能快速让prompt适应新任务。然而，作为AI应用开发者，您是否思考过：为什么有时候精心设计的few-shot prompt会失效？为什么相同的prompt模式在不同场景下效果差异巨大？
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
好家伙！谷歌超25%新代码都由AI生成了。
如何通过更好的提示工程来提升模型的推理能力，一直是研究人员和工程师们关注的重点。
Open-Sora-Plan迎来又一次升级。新的Open-Sora-Plan v1.3.0版本引入了五个新特性：性能更强、成本更低的WFVAE；Prompt refiner；高质量数据清洗策略；全新稀疏注意力的DiT，以及动态分辨率、动态时长的支持。
