最近，剑桥大学等团队发表了一篇重磅论文，揭示了大模型（LLM）们的真实面目，深入剖析了当前大语言模型(LLM)的实际表现，结果令人震惊 —— 这些被寄予厚望的AI模型，在很多基本任务上的表现远不如人们想象的那样出色。这项研究对包括o1-preview在内的多个前沿模型进行了全面评测。结果显示，AI模型与人类在理解能力上存在显著差异。令人意外的是，模型在人类认为复杂的任务上表现出色，却在简单问题上频频失误。这种反差让人不禁怀疑，这些AI是否真的理解了任务本质，还是仅

OpenAI 推出了全新的模型系列 OpenAI o1，这个新模型在推理能力上表现得更加出色，相较于之前的模型，它的表现令人期待。OpenAI o1:更强的推理能力这是一系列全新的推理模型，旨在帮助解决复杂问题。这些模型经过特别训练，可以在作出回应之前，花更多时间进行思考，能够在科学、编码和数学等领域解决比以往更具挑战性的问题，OpenAI o1将先在 ChatGPT 和 API 上推出。新模型是怎么运作的呢?官方介绍，它们经过专门的训练，学习如何像人类一样思考问题，尝试不同的解决策略，并及时识别错误。

在AI技术蓬勃发展的背景下，提示工程作为一门关键的技术，通过巧妙设计的提示引导AI更精准理解人类意图，提高AI响应的准确性。然而，这一过程对普通用户而言具有较高的门槛。为解决这一问题，北京大学和百川科技的科学家团队共同开发了PAS（Prompt Augmentation System），一个基于大型语言模型的智能提示增强系统。PAS在数据利用、兼容性、灵活性和性能上表现出色，显著提升了AI理解和响应人类需求的能力。其工作原理包括高质量提示的筛选和补充提示的自动生成，实验结果显示，PAS在逻辑推理、语言翻译和问答能力等多个基准测试中均取得了最佳成绩，极大地降低了提示工程的门槛，为AI技术的普及和深化应用铺平了道路。

Anthropic公司宣布推出专注于简化开发人员使用其语言模型Claude创建AI应用流程的新功能。主要手段是优化提示工程：引入提示生成器生成详细提示，上传测试套件评估提示在实际场景中的效果，和提示比较功能协助开发者优化结果。这些工具旨在提高AI应用开发效率，降低使用门槛，尤其是对非专业提示工程师。此举有望推动AI技术普及并走向更高效、自动化的应用开发方式。

["阅读、写作和口语将成为未来最重要的技能。","提示工程与与人沟通并无不同，OpenAI员工表示。","对话AI系统的关键在于有效沟通技能，而不仅仅是提示工程。","未来关键技能的重要性将在2024年凸显，即便是对于高薪提示工程师。","强调人类独特之处可能是避免被AI取代的关键。"]

["随着大模型能力提升,简单的prompt可能被自动生成,设计门槛降低。","提示工程师需要处理更复杂的场景,对模型和场景有深入理解才能设计出好的prompt。","多模态交互发展将提出新的prompt需求,处理图像、音频等prompt组合。","专业提示工程师将处理更高难度任务,差距会进一步拉大。","高质量prompt仍重要,提示工程师连接人机交互作用持续存在。"]

["详细翻译了Claude的提示词设计文档","包括什么是提示词,提示词设计步骤,提示词优化等内容","给出了很多提示词设计案例"]