【摘要】研究发现大模型在回答开放性问题时容易出现"模式坍缩"现象，倾向于给出最安全但单一的答案。麻省理工论文提出"口头概率抽样法"(VS)，通过提示词让模型生成多个候选答案及概率分布，显著提升了回答多样性（创意写作提升1.6-2.1倍）。该方法适用于需要多样答案的场景，但对单一正确答案任务效果有限。文中提供了中英文VS提示词模板，建议根据需求调整候选答案数量

大家有任何问题，欢迎在评论区留言。评论关注是最大的支持 ⬇️❤️⬇️。

这就是告诉大家，安全风险有很多，我控制不了，但是我把安全原则定出来了，遵不遵守就是开发者自己的事了...

（大规模类型-受众）是论文中提出的。

从领域文献生成测试集的提示词：判断题、单选题、多选题、简答题、开放问题的生成不同题目执行测评的提示词：从原始题目获取答案LLM 评估提示词：包括简答题和开放问题的评估具体的评分细则在创建任务中是可以配置的，实际影响的就是提示词中的变量，在这里的设置可以直接覆盖这个变量，自由度更高。理解通用基准在垂直领域的局限性，明确评估的三大核心目标（选型验证、微调效果、RAG优化）掌握三类垂直领域评估方法的适用

Easy Dataset（EDS）是一款AI智能应用，可将文献和图片中的知识转化为结构化数据集，用于模型训练和RAG场景。最新版本1.6.0新增图片处理、多轮对话数据集、问题模板等功能，支持数据清洗和智能评估。通过实际案例展示了汽车图片识别数据集和文本分类数据集的生成流程，包括图片导入、问题模板设置、智能标注和数据集导出等操作。

最后我们来根据今天的实测结果总结一下结论。Gemini 3.0的前端能力确实超标，在小游戏开发，UI 设计稿还原，视觉效果开发这种对审美能力要求极高的需求中更是强的可怕。得益于Gemini原生多模态，以及强大的视觉理解能力，让他这种优势进一步放大了出来。特别是在有了这种工具的加持，让他在从零生成一个Web应用这个场景下更是是如虎添翼。另外，在指令遵循，需求理解的能力上，相比上一代的Gemini 2

2025 注定是要被载入 AI 史册的一年，大模型扎堆发布、开源生态空前繁荣…但技术突破的喧嚣之外，真实世界究竟发生了什么？大家好，欢迎来到 code秘密花园，我是花园老师（ConardLi）。最近， 发布了一份非常硬核的 AI 技术报告，它通过分析海量的 LLM 请求调用记录（超过 100 万亿 Token），能看到全球用户到底在用什么模型、干什么事儿、愿意花多少钱，并且试图绘制出一张最真实的

ArcGis中属性连接、关联和空间连接的区别

Easy Dataset（EDS）是一款AI智能应用，可将文献和图片中的知识转化为结构化数据集，用于模型训练和RAG场景。最新版本1.6.0新增图片处理、多轮对话数据集、问题模板等功能，支持数据清洗和智能评估。通过实际案例展示了汽车图片识别数据集和文本分类数据集的生成流程，包括图片导入、问题模板设置、智能标注和数据集导出等操作。