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今天9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog36

    Amazon Quick 各组件的提示词模式与常见陷阱

    Amazon Quick 各组件的提示词写法各有差异:Quick Research 需明确目标、受众与聚焦领域并可拆分子问题、筛选数据源,Quick Flows 要写清触发时间、数据源、计算与输出格式并用编号步骤组织复杂逻辑,Quick Sight 查询需包含业务问题、指标与维度。

  2. AWS Machine Learning Blog34

    Amazon Quick 提示词工程基础(上):通用原则与结构化框架

    Amazon Quick 发布提示词工程系列文章第一篇,讲解跨组件通用的提示词原则与结构化框架。核心原则包括用具体指标、时间范围和范围限定替代模糊请求,提供业务上下文以校准输出,以及用 few-shot 示例直接演示所需格式。文章介绍 CRISPE 框架,从上下文与约束、角色与职责、意图与输入、步骤与范围等维度构建完整提示词,帮助团队减少迭代、复用提示模式。

9月24日周四
9月22日周二
9月21日周一
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  1. Google DeepMind51

    Google DeepMind:剑桥大学用 Co-Scientist 缩短传染病研究周期

    Google DeepMind 介绍剑桥大学 Clare Bryant 教授使用 Co-Scientist 寻找病原体跨物种传播引发重症的分子开关。Bryant 先后输入课题摘要与完整基金申请书,工具生成并排序假设,最终锁定她此前未关注的蛋白并细化到具体氨基酸,团队正构建含相应突变的细胞系验证。她表示原本需两到三年的实验工作如今有望在六个月内完成。