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研究发现：训练大语言模型进行推理任务并不需要海量数据
{一项来自上海交通大学的研究表明，大型语言模型（LLMs）可以在不依赖大数据集的情况下学习复杂的推理任务。研究结果显示，仅需少量精心挑选的示例，就能训练LLM完成原本认为需要数万个训练实例的任务。这种高效性源于现代LLM在预训练阶段获得的内在知识。随着新的训练方法变得更加数据和计算高效，企业可能能够在不需要大型AI实验室资源的情况下创建定制模型。}
为什么在推理型大语言模型中使用思维链提示可能会适得其反
本文探讨了链式思维提示技术在生成式AI和大语言模型中的应用。作者指出,新一代AI模型已内置链式思维功能,无需额外要求。但显式使用该技术可能导致重复、延迟或错误。文章就如何正确使用链式思维提示给出了建议,以充分发挥AI的推理能力。
AI 如何助力营销人员提升工作效率
AI 正在彻底改变营销领域，帮助企业更高效地分析数据、与客户互动、创作内容和优化活动。从个性化营销到预测分析，AI 使营销人员能够实现前所未有的效率和效果，重新定义了营销策略，推动了全面的业务成果。
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