在 KCORES大模型竞技场中，Claude-3.7-Sonnet-Thinking无疑是LLM当之无愧的王者，DeepSeek-V3-0324以328.3分拿下第三名，仅次于Claude 3.5 Sonnet。不止如此，Cline还表示，DeepSeek-V3-0324较之前的版本增加了60%的专家（从160增加到256），使用了FP8精度训练将计算效率翻倍，不仅使前端编码能力增强，数学与逻辑能

当开发者构建的应用授予Claude本地文件访问权限时，Opus 4便能熟练地创建和维护用于存储关键信息的「记忆文件」，从而提高自己在AI智能体任务中的长期任务感知能力、连贯性和整体性能。两款模型均可并行使用工具，更精确地遵循指令，并且（当开发者授予其访问本地文件的权限时）展现出显著增强的记忆能力，能提取、保存关键信息，以保持连续性，并随时间积累隐性知识。总的来说，Claude 4是向虚拟协作者迈出

转自 | 新智元编辑 | 好困 Aeneas如何才能让大规模语言模型输出自己想要的结果？现在，一本超全超详提示工程指南来了，GitHub已标星4.7k。提示工程，可以说是玩转ChatGPT、DALL·E 2等等这类AI模型的「必修课」。但这个「提示」（prompt）具体要怎么写，多少都有些玄学在里面……也难怪由此诞生的新职业——提示工程师就在前不久，一位来自斯坦福大学的华人本科生Kevin Liu

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