日日新.大医”是一款具备创新精神的医疗健康领域大语言模型。该模型通过内置的“场景集市”模块，提供了13个预设医疗场景的应用，同时还能根据用户需求，通过提示工程自定义功能进行个性化调整。此外，“日日新.大医”拥有长程记忆存取和医学知识库的查询总结能力，能够提供便捷的医疗模型DIY服务以及定制化解决方案。该模型还支持私有化部署，并可通过API接口进行调用。这个医疗健康大语言模型是通过超过280亿tok

提示工程Prompt Engineering的四大类技术：基于样本提示技术思维链技术自动增强技术交互与推理技术都为AI系统提供了新的可能性这些技术可以广泛应用于问答系统、内容创作、任务生成代理、执行代理等多种场景，极大地扩展了大型语言模型的能力和应用范围。并且，通过不断改进和创新这些技术，我们可以预见到未来AI将会更加智能、准确和高效。总的来说，本文对提示词的介绍和一些相关的方法论和框架的解析，旨

重点讲述最小可行产品（Minimum Viable Product，MVP）的故事，详细介绍优先推出的关键功能。考虑可扩展性和用户采用率，为成功推向市场指明方向。设想一小群用户急切地试用您的应用程序的基本功能。他们的反馈将成为故事的关键部分，帮助您将应用程序塑造成真正满足他们需求的产品。提示：“概述首次发布的最小可行产品（MVP）。确定优先考虑的关键特性和功能，以便快速实现价值。考虑可扩展性和用户

这些提示工程技术各有自身的优势，在不同场景下可以灵活运用，具体取决于任务的要求和可用资源。后期，我们会进一步探索一些在AGI实现方面正兴起的提示工程技术，比如APE，ToT，GoT，ART，AoT，RAG和ReAct等​。

我们知道Prompt工程是指人们向生成性人工智能（AI）服务输入提示以生成文本或图像的过程中，对这些提示进行精炼的过程。生成人工智能是一个根据人类和机器产生的数据训练的机器人，它不具备筛选你正在交流的内容以理解你实际在说什么的能力。也就是说你说的就是你得到的。那么我们使用Prompt在不进行高成本的调参，显得尤为重要。因此有很多Prompt策略适用于不同的语言大模型中，在图像大模型中Prompt策

六位一线AI工程师和创业者，把在大模型应用开发上摸爬滚打一整年的心得，全！分！享！了！（奇怪的六一儿童节大礼包出现了）这篇干货长文，一时间成为开发者社区热议的话题。有网友评价为，大模型领域少有的**“有操作性”**的实用见解，非常值得一读。这6位作者来自不同背景，比如有大厂工程师，也有独立开发者，还有咨询顾问。但他们的共同之处，是过去一年里一直在大模型之上构建真实应用程序，而不只是炫酷的Demo演

通俗来说，人工智能就是让计算机像人类一样思考、学习和做出决策。通过利用各种技术（如机器学习、深度学习、专家系统等），人工智能系统可以处理和分析大量数据，自主地学习和优化算法，从而完成各种复杂的任务。人工智能的应用非常广泛，包括但不限于语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能客服等。具体的，从技术层面来看（如下图），现在所说的人工智能技术基本上就是机器学习（含深度学习）方面的技术。机器学习、

在过去几年中，机器学习领域取得了迅猛进步，创造了人工智能的一个新的子领域：生成式人工智能。这些程序通过分析大量的数字化材料产生新颖的文本、图像、音乐和软件，我将这些程序简称为“GAIs”。

当去年GPT4公布的时候，我们大吃一惊，哪有这样的事；过若干时间后淡忘了，。今年突然出现Sora，惊呆了，文字就能出来一幕剧；难道仅仅是如此吗？不是，都说明。我的意思是，需要让一部分人先用起来。今年，围绕AI的最前沿科技依旧是大热门的话题，而上述这段话正是来自全国政协委员。此建议一出，可谓是立即在网上掀起了不小的热潮。而之所以会有如此建议，是因为在周汉民看来，对于这些最前沿的技术是要尽快体验和使用

通俗来说，人工智能就是让计算机像人类一样思考、学习和做出决策。通过利用各种技术（如机器学习、深度学习、专家系统等），人工智能系统可以处理和分析大量数据，自主地学习和优化算法，从而完成各种复杂的任务。人工智能的应用非常广泛，包括但不限于语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐、智能客服等。具体的，从技术层面来看（如下图），现在所说的人工智能技术基本上就是机器学习（含深度学习）方面的技术。机器学习、