标签：提示工程
大型语言模型（LLM）的竞争格局与未来趋势
本文探讨了大型语言模型（LLM）的竞争格局，分析了合成数据、模型蒸馏和提示工程等关键技术。文章还梳理了多家公司在合成数据领域的技术积累和业务应用，并展...
LangChain与AI代理的未来：MCP协议如何重塑行业标准
本文探讨了LangChain在AI代理开发中的角色，以及Anthropic的Model Context Protocol（MCP）如何成为行业标准。文章详细分析了MCP的六大优势，并展望了其对AI...
探索生成式AI与提示工程的学习资源：从Anthropic到NVIDIA Deep Learning Institute
本文深入探讨了生成式AI与提示工程的学习资源，涵盖Anthropic、OpenAI、NVIDIA Deep Learning Institute等科技巨头的教程，以及斯坦福大学、哈佛大学等顶尖学...
生成式AI提示工程：协作、优化与应用的未来
本文探讨了生成式AI提示工程的最新发展，包括Anthropic平台的协作功能、成本优化策略以及复杂问题解决的工作流程。通过深入分析，揭示了提示工程在团队协作、...
Anthropic Cookbook：探索LLM工作流与代理系统的实践指南
本文深入探讨了Anthropic Cookbook中关于LLM工作流与代理系统的实践指南，详细介绍了五种工作流模式及其应用场景，为开发者提供了从基础提示到复杂代理系统的...
Anthropic API 更新：提升生成式AI效率与协作能力
本文深入探讨Anthropic API的最新更新，包括Claude 3.7 Sonnet的提示缓存优化、令牌高效工具使用以及团队协作功能。这些改进显著提升了生成式AI的效率，为开...
Transformers United：生成式AI与提示工程的未来
本文探讨了生成式AI和提示工程的最新进展，重点介绍了Anthropic、OpenAI等公司在AI研究中的创新方向，以及AGI（人工通用智能）的发展前景。文章还分析了大型...
生成式AI革命：从教育到投资的全面变革
本文探讨了生成式AI在高等教育中的创新应用，特别是Praxis AI如何利用Claude和亚马逊Bedrock创建教授的数字孪生，提升学生参与度和成绩。同时，文章还分析了...
企业级Prompt Engineering的协作与创新：Anthropic Console升级解析
本文深入探讨了Anthropic Console的最新升级，重点关注其在企业级Prompt Engineering中的应用。文章分析了跨团队协作、Claude 3.7 Sonnet的扩展思考模式以及...
AI智能体：从入门到精通的全面指南
本文详细介绍了如何从基础到高级学习AI智能体，涵盖生成式AI、大型语言模型、提示工程、智能体框架、多智能体协作等关键知识点，帮助读者全面掌握AI智能体的...
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