हाल ही में, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय और अन्य टीमों ने एक महत्वपूर्ण पेपर प्रकाशित किया, जिसमें बड़े मॉडलों (LLM) के असली स्वरूप को उजागर किया गया। इस शोध में वर्तमान बड़े भाषा मॉडलों (LLM) के वास्तविक प्रदर्शन का गहरा विश्लेषण किया गया, और परिणाम चौंकाने वाले थे - इन AI मॉडलों की उम्मीदों के बावजूद, कई बुनियादी कार्यों में उनका प्रदर्शन लोगों की अपेक्षाओं से कहीं अधिक खराब है। यह अध्ययन o1-पूर्वावलोकन सहित कई अग्रणी मॉडलों का समग्र मूल्यांकन करता है। परिणाम में, यह स्पष्ट होता है कि AI मॉडलों और मानवों के बीच समझने की क्षमता में महत्वपूर्ण अंतर है।

AI प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के संदर्भ में, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक महत्वपूर्ण तकनीक के रूप में उभरी है, जो AI को मानव की इच्छाओं को अधिक सटीक रूप से समझाने के लिए कुशलता से डिज़ाइन किए गए प्रॉम्प्ट का उपयोग करके मार्गदर्शन करती है, और AI की प्रतिक्रिया की सटीकता में सुधार करती है। हालांकि, यह प्रक्रिया सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए एक उच्च बाधा पेश करती है। इस समस्या को हल करने के लिए, पेइचिंग विश्वविद्यालय और बाईचुआन टेक्नोलॉजी के वैज्ञानिकों की टीम ने PAS (प्रॉम्प्ट ऑगमेंटेशन सिस्टम) विकसित किया है, जो बड़े भाषा मॉडल पर आधारित एक स्मार्ट प्रॉम्प्ट संवर्धन प्रणाली है। PAS डेटा उपयोग, संगतता, लचीलापन में उत्कृष्टता प्रदान करता है।