如果你在 2023 年听说过生成式人工智能（Generative AI），你一定也听说过提示工程（Prompt Engineering）。通过快速的互联网搜索或质疑 GenAI 本身，人们可以轻松找到相关的定义、提示技术，例如 零样本、少样本、思维链、后退等。最简单的提示工程也可以是对 GenAI 进行深思熟虑的相关语言输入，以获得更好的结果。然而，当我们谈论为企业注入 GenAI 并考虑收入、效

我的方法受到一篇名为EvoPrompt 的论文的启发，这是一个自动快速优化的框架。该框架使用受进化启发的算法，模仿自然选择的过程来迭代改进解决方案。进化算法是一类受查尔斯·达尔文进化论启发的优化算法。初始化：如何生成初始种群选择：如何“选择”种群中的个体进行繁殖，更适合的个体更有可能被选中交叉（或重组）：我们如何选择结合父母的“基因”来创造新的后代（或解决方案）突变：后代的意外变化可能对其适应性产

有人认为，在软件开发领域，不够理想的创新，加上不够理想的开发人员采用和社区，都会逐渐变得无关紧要。在当今狂热而混乱的生成式人工智能世界中，每天都会出现更好的“做事方式”，每种方式的支持者都以极具感染力的热情宣扬它们优于其他创新的优点。DSPy（发音为 dee-s-pie）是斯坦福 NLP 编程语言模型的新框架，它不是一个理想的创新吗？它是否如其一些支持者所言，是对提示工程技术的替代？最后，框架的目

非常简单！定义一个类，实现约定的接口，然后用 registerNodeType 方法注册节点即可！A = 0;B = 0;return a+b;

普林斯顿大学的教授和谷歌的研究人员最近发表了，描述了一种新颖的提示工程方法，该方法使大型语言模型（例如 ChatGPT）能够在模拟环境中智能地推理和行动。这种 ReAct 方法模仿了人类在现实世界中的运作方式，即我们通过口头推理并采取行动来获取信息。人们发现，与各个领域的其他提示工程（和模仿学习）方法相比，ReAct 表现良好。这标志着朝着通用人工智能（AGI）和具体语言模型（像人类一样思考的机器

我们刚刚启动了一个开源项目pg-text-query，目标是为文本到 SQL 制作生产就绪的大型语言模型 (LLM) 提示。我们的目标是 利用 LLM、我们自己对 PostgreSQL 数据库的深入了解以及严格的测试来开发一流的文本到 SQL 的翻译。推荐：用快速搭建可编程3D场景。

随着人工智能的能力，特别是大型语言模型 (LLM) 的不断发展和演变，开发人员正在寻求将 AI 功能整合到他们的应用程序中。虽然文本完成和摘要等简单任务可以通过直接调用 OpenAI 或 Cohere 提供的 API 来处理，但构建复杂的功能需要付出努力和工具。推荐：用快速搭建3D场景。Jon Turow 和他在 Madrona 的团队首先指出了这一点，他们指出开发人员必须为提示工程、微调、蒸馏以

低代码/无代码开发平台使用图形向导构建软件，而不是像传统方法那样使用计算机编程语言来构建应用程序。在本文中，我们介绍面向个人和企业用户的18个开源的最佳低代码/无代码平台。低代码/无代码指的是提供可视化开发工具，支持拖放，内置组件浏览器和逻辑构建器。低代码/无代码的概念并不新鲜，这可以追溯到十多年前的无代码编程技术 （PWCT） 以及类似的系统。然而，这一概念在开发人员社区中并得到支持。如今，数十

如果你认为 AI 领域已经通过 ChatGPT、GPT4 和 Stable Diffusion 快速发展，那么请系好安全带，为 AI 的下一个突破性创新做好准备。推荐：用快速搭建3D场景。Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了 Segment Anything Model (SAM)，这是一种最先进的图像分割模型，旨在改变计算机视觉领域。SAM 基于对自然语言处理 (NLP) 产生重大影响的基础

是 ComfyUI 的一个自定义节点，旨在优化文本转图像模型的提示。它将用户输入的提示转换为更详细、更多样化、更生动的描述，使其更适合生成高质量的图像。无需本地模型。