马东锡 NLP 🇸🇪2025-04-02 06:34:00「LLM, Agent, RL的关系」 在LLM的语境下,Agent是能理解问题,自主进行推理(Reasoning),并采取行动的系统。你可以把它想象成一个非常聪明的助手,当你提出复杂问题时,它不会立即给出答案,而是会在内心进行推理和规划(Planning),再给出最终决定。 如果我们回顾prompt engineering中提高LLM Reasoning能力的方法,如Self-Consis
北美王路飞2025-03-05 19:02:38「顶级推理模型」最佳队友选择分析 基于上述介绍,我会从以下几个关键维度进行评估: 1.专业知识 & 逻辑思维能力(是否具备深厚的理论基础和分析能力) 2.领导力 & 影响力(是否能影响更多人、带领团队前进) 3.执行力 & 实战经验(是否有实际行动能力,而不仅仅是舆论战) 4.创新 & 适应能力(是否能在复杂环境下灵活应对挑战) 逐个分析 1️⃣ 王靖渝 •优点: •有一定的影响力,在网络上
RichChat2025-02-24 09:19:13来自Google prompt engineering比赛冠军的经验总结 最近Google举办的提示词工程比赛中,瑞典选手Joakim Jardenberg在300多名选手中脱颖而出。 总结一下他提到的经验 - 首先是学习方法论,Jardenberg采用了一个简单但有效的迭代方法: 1. 将AI应用到所有可能的任务中; 2. 同时使用多个AI系统相互验证; 3. 保持开放和好奇心态,不