【新智元導讀】提示工程可以自動化了?EvoPrompt的出現(xiàn)解決了大型語言模型性能依賴高質(zhì)量提示的挑戰(zhàn)，同時展示了LLM在傳統(tǒng)算法中的潛在價值。將LLM的能力和傳統(tǒng)算法結(jié)合起來，會碰撞出怎樣的火花?最近清華大學、微軟研究院和東北大學的一項新研究表明，利用傳統(tǒng)進化算法來處理提示詞工程中的問題，可以大大提升效率。研究人員希望他們的探索將激發(fā)對LLM與傳統(tǒng)算法組合的進一步研究，為LLM的新穎和創(chuàng)新應(yīng)用鋪平了道路。...

特別聲明：本頁面標簽名稱與頁面內(nèi)容，系網(wǎng)站系統(tǒng)為資訊內(nèi)容分類自動生成，僅提供資訊內(nèi)容索引使用，旨在方便用戶索引相關(guān)資訊報道。如標簽名稱涉及商標信息，請訪問商標品牌官方了解詳情，請勿以本站標簽頁面內(nèi)容為參考信息，本站與可能出現(xiàn)的商標名稱信息不存在任何關(guān)聯(lián)關(guān)系，對本頁面內(nèi)容所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。站長之家將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。任何單位或個人認為本頁面內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，可及時向站長之家提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明（點擊查看反饋聯(lián)系地址）。本網(wǎng)站在收到上述反饋文件后，將會依法依規(guī)核實信息，第一時間溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。