admin AutoPrompt is a game-changer for prompt engineering, designed to take your prompts from “meh” to “marvelous” for real-world applications. Think of it as a personal trainer for your prompts, helping them reach their full potential and conquer even the most challenging tasks. The Problem with Prompts: Large language models (LLMs) are incredibly powerful, but they’re … Read more
知识点： AUTOPROMPT的定义和目的 题目： AUTOPROMPT是什么? 选项：A) 一种人工智能写作工具B) 一种自动生成提示的方法，用于测试预训练语言模型的知识C) 一种新型的语言模型架构D) 一种用于生成训练数据的算法 显示内容正确答案： B 显示内容解析： AUTOPROMPT是一种自动生成提示的方法，用于测试预训练语言模型的知识。根据文章介绍，AUTOPROMPT的目的是为各种任务自动创建提示，以便直接评估预训练语言模型中存在的知识，而无需额外的参数或微调。这种方法可以帮助研究人员更好地理解语言模型在预训练过程中学到了什么样的知识。 显示内容速记提示： 记住”AUTO”代表自动，”PROMPT”代表提示，结合起来就是自动生成提示的方法，用于探索语言模型的知识。 知识点： AUTOPROMPT相比于其他分析方法的优势 题目： 与探测分类器和注意力可视化等其他分析方法相比，AUTOPROMPT的主要优势是什么？ 选项：A) 计算速度更快B) 可以处理更大规模的数据集C) 不引入额外的参数，不容易产生假阳性结果D) 可以直接修改模型的内部表示 正确答案： C 解析： AUTOPROMPT的主要优势在于它不引入额外的参数，因此不容易产生假阳性结果。文章指出，探测分类器需要额外的学习参数，容易产生假阳性；注意力可视化也可能导致错误的解释。相比之下，AUTOPROMPT是一种非侵入式方法，不需要引入大量额外参数或直接检查模型的内部表示。这使得AUTOPROMPT提供了一个更可靠的模型知识下界，成为一个更有用的分析工具。 速记提示： “无额外参数，更少假阳性”——记住AUTOPROMPT的这个关键优势。 知识点： AUTOPROMPT的工作原理 题目： AUTOPROMPT如何生成用于测试语言模型的提示？ 选项：A) 通过人工编写和筛选B) 使用随机生成算法C) 基于梯度引导的搜索策略D) 从现有的文本语料库中提取 正确答案： C 解析： AUTOPROMPT使用基于梯度引导的搜索策略来生成提示。具体来说，它通过组合原始任务输入和一组触发器标记来创建提示，这些触发器标记对所有输入是共享的。AUTOPROMPT使用Wallace等人(2019)提出的梯度搜索策略的变体来学习这些触发器标记。这种方法能够自动为各种任务创建有效的提示，而不需要人工编写或从现有语料库中提取。 速记提示： 记住”梯度引导搜索”是AUTOPROMPT生成提示的核心策略。 知识点： AUTOPROMPT在情感分析任务上的表现 题目： 在SST-2情感分析数据集上，使用AUTOPROMPT的RoBERTa模型达到了怎样的性能？ 选项：A) 低于BiLSTM基线模型B) 与微调后的BERT模型相当C) 优于所有其他模型，包括微调的RoBERTaD) 与人工编写的提示性能相同 正确答案： … Read more
面向记忆的学习材料 知识点： OPRO框架概述题目： OPRO (Optimization by PROmpting) 框架的主要组成部分是什么？选项：A) LLM生成器、评分器和优化器B) 元提示、LLM生成器和目标函数评估C) 问题描述、解决方案生成和性能评估D) 训练集、验证集和测试集显示内容正确答案： B显示内容解析： OPRO框架主要由三个部分组成： 这些组件共同构成了一个迭代优化过程。显示内容速记提示： 记住”元提示-生成-评估”这个循环过程。 知识点： OPRO的优势题目： OPRO方法相比传统优化方法的主要优势是什么？选项：A) 计算速度更快B) 可以处理更大规模的问题C) 利用自然语言描述优化问题D) 总是能找到全局最优解正确答案： C解析： OPRO的主要优势在于它能够利用LLM理解自然语言的能力，允许用户通过自然语言描述来定义优化问题，而不需要正式的数学规范。这使得优化过程更加灵活和易于适应不同的任务。速记提示： OPRO = 优化 + 自然语言 知识点： 元提示设计题目： 在OPRO框架中，元提示(meta-prompt)通常包含哪些关键信息？选项：A) 只包含优化问题的描述B) 只包含之前的优化轨迹C) 包含优化问题描述和之前的优化轨迹D) 包含问题描述、优化轨迹和最终解决方案正确答案： C解析： 元提示主要包含两个关键部分：1) 优化问题的文本描述，包括目标函数和解决方案约束；2) 优化轨迹，即过去的解决方案及其优化分数。这两部分信息共同指导LLM生成新的解决方案。速记提示： 元提示 = 问题描述 + 优化历史 知识点： LLM在优化中的作用题目： 在OPRO框架中，LLM主要扮演什么角色？选项：A) 评估解决方案的质量B) 生成新的候选解决方案C) 定义优化问题D) 选择最佳解决方案正确答案： B解析： 在OPRO框架中，LLM的主要作用是作为优化器，根据元提示中的问题描述和之前的优化轨迹生成新的候选解决方案。LLM利用其对自然语言的理解能力和模式识别能力来探索解决方案空间。速记提示： … Read more
“语言，是打开优化之门的钥匙。” 优化，这个词听起来高深莫测，但它却像空气一样，充斥在我们生活的每个角落。从早上出门选择最快的路线，到公司决策制定最优的方案，无一不体现着优化的力量。长期以来，基于梯度的算法一直是解决优化问题的利器，然而，在许多现实应用中，由于梯度信息的缺失，我们不得不另辟蹊径。 近年来，大型语言模型（LLM）的蓬勃发展，为优化领域打开了一扇全新的大门。试想一下，如果我们能用自然语言描述优化目标，然后让LLM像经验丰富的工程师一样，逐步找到最优解，那该有多神奇！在这篇文章中，我们就将介绍一种名为“OPRO”（Optimization by PROmpting）的新方法，它将LLM化身为优化大师，用“提示”的方式，解决各种各样的优化难题。 🤔 OPRO：语言的魔力 传统的优化方法通常需要对特定问题进行定制化的算法设计，而OPRO的魅力在于，它利用了LLM强大的自然语言理解能力，将优化问题转化为LLM能够理解的“提示”，从而省去了繁琐的算法设计过程。 💡 举个例子：假设我们要找到一个最优的电商促销方案，我们可以将商品价格、促销力度、用户购买历史等信息用自然语言描述出来，并告诉LLM我们的目标是最大化销售额。LLM就可以根据这些信息，像经验丰富的营销专家一样，逐步调整促销方案，最终找到最优解。 🗺️ OPRO的寻宝之旅：从线性回归到旅行商问题 为了展示OPRO的强大能力，我们先带大家体验两个经典的优化问题：线性回归和旅行商问题。 📈 线性回归：想象你是一位数据分析师，想要找到一条直线，来拟合散落在图表上的数据点。OPRO会像一位经验老道的分析师，从一些随机的初始直线开始，根据数据点与直线的距离不断调整直线的斜率和截距，最终找到那条最“合适”的直线。 🚶♂️ 旅行商问题：假设你是一位旅行达人，计划游览多个城市，目标是用最短的路线走遍所有城市。OPRO就像一位精通路线规划的向导，从一些随机的路线方案开始，不断尝试交换城市访问顺序，并比较不同路线的总长度，最终找到那条最短的“黄金路线”。 城市数量 随机方法 最近邻方法 最远插入法 OPRO (text-bison) OPRO (gpt-3.5-turbo) OPRO (gpt-4) 10 13.0 ± 1.3 3.2 ± 1.4 0.0 ± 0.0 0.0 ± 0.0 0.0 ± 0.0 0.0 ± 0.0 15 9.4 ± 3.7 1.2 ± 0.6 4.4 ± … Read more
💀 “天街踏尽公卿骨”的悲剧重演？ 谁也没想到，唐末黄巢“天街踏尽公卿骨”的悲剧竟然在今日的孟加拉再次上演。 孟加拉国主流媒体《达卡论坛报》的报道如同一道惊雷，炸响了世界各地的耳膜。自哈西娜逃走后，短短一日之内，已有29个原本属于“孟加拉国人民联盟”的“功臣家族”被愤怒的孟国百姓灭族。 这血腥的画面，仿佛将我们带回了那个战火纷飞的唐末，带回了那个“天街踏尽公卿骨”的时代。 💔 “功臣”的悲剧：从荣耀到灭族 这些“功臣家族”，曾经是哈西娜政权的支柱，是她的亲信，是她的“左膀右臂”。他们凭借着权势，在孟加拉国积累了巨额财富，过着纸醉金迷的生活。 然而，当哈西娜政权垮台，他们昔日的荣耀瞬间化为乌有，他们的命运也如同风中残烛，被愤怒的民众毫不留情地熄灭。 😈 愤怒的民众：复仇的火焰 孟加拉国人民对哈西娜政权的腐败和暴政忍无可忍，他们压抑了多年的怒火终于爆发。 他们认为，这些“功臣家族”是哈西娜政权的帮凶，是他们助纣为虐，才导致了孟加拉国的经济衰败、民生凋敝。 因此，他们将怒火倾泻在这些“功臣家族”身上，用血腥的复仇来宣泄心中的愤懑。 ❓ “天街踏尽公卿骨”的警示 孟加拉国的这场血腥事件，无疑是一场警示。 它告诉我们，权力和财富，永远不能成为凌驾于人民之上的工具。 它告诉我们，当统治者失去民心，当他们贪婪无度，最终等待他们的只有人民的怒火。 😔 历史的轮回：谁是下一个？ 这场悲剧，让我们不禁想起唐末黄巢起义的惨烈景象。 历史的轮回，总是让人不寒而栗。 谁会是下一个“天街踏尽公卿骨”的主角？ 谁又会是下一个被愤怒的民众所抛弃的“功臣家族”？ 这场血腥的事件，给所有掌权者敲响了警钟。 他们必须牢记，人民才是历史的主人，只有赢得人民的信任，才能获得长久的统治。 否则，他们将成为下一个“天街踏尽公卿骨”的牺牲品。 掠夺型政府（Predatory Government）是指一种政府类型，其主要特点是通过剥削、榨取和支配其公民或国家资源来维持自身的权力和利益，而不是以服务和促进公共利益为目标。这类政府往往将国家资源视为私人资产，利用其执政权力为少数统治者或精英阶层谋取利益，而忽视大多数公民的福祉。 掠夺型政府的典型特征包括： 这种政府模式往往导致经济停滞、社会不公、政治动荡，甚至会引发长时间的内乱或革命。在国际政治经济学中，掠夺型政府常被与那些旨在促进社会福利、透明治理和公众参与的“发展型国家”进行对比。 例子 历史上，许多独裁政权、军政府或高度腐败的政体都被认为具有掠夺型政府的特征。例如，一些非洲和拉丁美洲国家在独立后的时期，其政府被指控通过贪污、侵占国家资源等手段牟取私利，导致国家陷入贫困和动乱。
特朗普星期四（9月19日）晚上与共和党金主、亿万富豪阿德尔森（Miriam Adelson）一起出席华盛顿的一场活动时说：“我将禁止在美国重新安置来自加沙地带等恐怖活动地区的难民，而且我们要封锁边境，恢复旅行禁令。”。 特朗普这番言论一出，立刻在社交媒体上掀起轩然大波。不少人纷纷质疑：这难道是特朗普为了重回白宫，又想故技重施，打起“反穆”牌了吗？ 其实，特朗普的“禁穆”政策早在2017年就曾引发巨大争议。当时，他以“国家安全”为由，签署了一项行政令，禁止来自伊朗、利比亚、索马里、苏丹、叙利亚和也门的公民入境美国。这项政策被广泛批评为歧视性政策，并最终被法院裁定违宪。 那么，特朗普为何要在这个时候重提“禁穆”政策呢？ 🤔 旧戏重演，还是另有玄机？ 表面上看，特朗普此举似乎是为了迎合其保守派支持者的口味，巩固其在共和党内的地位。毕竟，反穆情绪在美国社会中一直存在，而特朗普的“禁穆”政策正是迎合了这种情绪。 然而，我们不能忽视的是，特朗普的“禁穆”政策背后，可能隐藏着更为深层的政治目的。 首先，特朗普的“禁穆”政策可以有效地转移公众对国内问题的注意力。近年来，美国国内经济不景气，社会矛盾尖锐，特朗普政府面临着巨大的压力。而通过制造“外部威胁”，特朗普可以将公众的注意力转移到“反恐”和“国家安全”等议题上，从而掩盖其在国内政策上的失误。 其次，特朗普的“禁穆”政策可以帮助他巩固其在共和党内的领导地位。在共和党内部，特朗普一直面临着来自保守派和温和派的双重压力。而“禁穆”政策可以帮助他赢得保守派的拥护，从而在党内获得更大的话语权。 最后，特朗普的“禁穆”政策可以帮助他赢得更多选票。在2016年总统大选中，特朗普的“禁穆”政策就曾赢得不少选民的支持。而如今，随着美国社会对移民问题的关注度不断上升，特朗普的“禁穆”政策可能会再次吸引一些选民的支持。 总之，特朗普的“禁穆”政策并非仅仅是“旧戏重演”，它背后可能隐藏着更为深层的政治目的。我们有理由相信，特朗普的这一举动将会在未来引发更多的争议和讨论。 ❓ 这场“禁穆”风波，最终将会走向何方？ 我们拭目以待。
“三支箭”，这个词在金融市场上早已耳熟能详，但这一次，它指向的是中国经济的未来。据传闻政府正准备祭出三支强力箭矢，力图在全球经济逆风中，稳住经济大盘，激发市场活力。 第一支箭：超长期特别国债 这支箭的威力在于“超长期”和“特别”。40万亿的超长期特别国债，犹如一颗定心丸，为市场注入长期的信心和流动性。这笔资金将重点用于弥补公共服务短板，扩大有效需求消费，最终目标是实现中等人群收入倍增，打造8-9亿中等收入群体。 想象一下，这就像为中国经济这艘巨轮装上了一个强劲的发动机，不仅能推动它平稳航行，还能让它加速驶向更美好的未来。 第二支箭：降低存量房贷款利率 这支箭的目标是“降息”，直击房地产市场。将存量房贷款利率降低至LPR一年期利率，相当于为房贷一族减轻了负担，释放了更多可支配收入，进而刺激消费，带动经济增长。 这就像给房贷一族打了一剂强心针，让他们不再为高额房贷而焦虑，可以更加放心地消费，为经济注入活力。 第三支箭：房地产收储 这支箭的指向是“稳地价”，为房地产市场注入稳定剂。通过收储土地，政府可以有效控制土地供应，避免价格过快上涨，从而稳定房价，为市场提供更健康的发展环境。 这就像给房地产市场戴上了一顶安全帽，防止它出现过热或过冷的现象，让它在稳健的轨道上健康发展。 三支箭齐发，威力无穷 这三支箭，看似独立，实则相互关联，共同构成了中国经济政策的“组合拳”。它们将共同作用，为中国经济注入活力，推动经济高质量发展。 超长期特别国债为经济发展提供资金支持，降低存量房贷款利率刺激消费，房地产收储则稳定市场预期。三支箭齐发，将为中国经济注入强劲动力，助力中国经济在全球经济逆风中乘风破浪，驶向更加美好的未来。 当然，这三支箭的威力能否真正发挥出来，还需要看政府的具体执行力度和市场反应。 这需要政府部门积极协调，加强监管，确保政策落地，同时也要鼓励市场主体积极参与，共同推动经济发展。 让我们拭目以待，看这三支箭如何射向目标，如何助力中国经济再创辉煌！ 注： 以上内容仅为个人观点，不构成投资建议。
9 月 21 日消息，芯片巨头高通被曝正在洽购芯片代工厂商英特尔。澎湃新闻今天就此事求证英特尔中国方面，相关人士表示：“对于传言，我们不予置评。”———英特尔：不予置评。（下个月某一天）英特尔：收购完毕，现在我姓高了。
英特尔，曾经芯片制造领域的绝对霸主，近年来却在努力保住自己的王冠。面对来自英伟达和台积电等强劲对手的激烈竞争，英特尔一直在努力重振旗鼓。他们的最新举措是什么？将代工厂业务剥离为一个独立的实体，并可能向外部寻求资金。这是大胆的重振霸主地位的举措，还是为了维持现状的绝望尝试？让我们深入了解细节。 📈 代工厂需要提振 英特尔的代工厂业务，负责为其他公司制造芯片，一直是财务上的负担。过去两年，他们每年投入了高达 250 亿美元，但回报却不如预期。这种新的结构，拥有自己的董事会，并有可能获得外部资金，清楚地表明英特尔正在寻求新的视角和急需的现金注入。 💸 寻求外部帮助 外部资金的想法对英特尔来说是一个重大转变，这家公司以自力更生而闻名。此举表明，该公司愿意接受新的合作伙伴关系，并探索创新的融资方式。这也引发了人们对英特尔对其自身能力的信心，即能否为代工厂业务的雄心勃勃的增长计划提供资金的疑问。 📉 英特尔的崎岖道路 英特尔的股价今年遭受重创，下跌了近 60%。该公司在其核心 PC 和数据中心业务中失去了市场份额，人工智能的兴起进一步加剧了问题。英伟达凭借其强大的 AI 工作负载芯片，已成为一个强大的竞争对手。英特尔最近的裁员和削减成本措施证明了他们面临的挑战。 🇺🇸 专注于美国制造 尽管面临挑战，英特尔仍致力于其在美国的制造雄心。该公司已从芯片与科学法案获得 30 亿美元的拨款，以支持其“安全飞地”计划，该计划是与国防部的合作项目。这项投资突出了美国政府减少对外国芯片制造商（特别是台积电，全球最大的芯片代工企业）的依赖的愿望。 🤝 与亚马逊的战略联盟 英特尔还与亚马逊网络服务 (AWS) 达成协议，为人工智能生产定制芯片。这种合作关系扩展了这两家公司之间的长期合作关系，并可能为英特尔在不断增长的 AI 服务器芯片市场中提供立足点。虽然英特尔拥有像 Gaudi 3 这样的 AI 芯片，但英伟达目前主导着这个领域。亚马逊对其自身 AI 芯片（包括 Trainium）的投资进一步强调了对 AI 领域中专用芯片日益增长的需求。 🤔 对未来的赌注 英特尔决定重组其代工厂业务并寻求外部资金是一个冒险的举动。如果他们能够吸引合适的投资者并驾驭复杂的芯片制造领域，这将是一场可能带来丰厚回报的赌博。然而，如果他们未能兑现承诺，这也有可能适得其反。只有时间才能证明英特尔故事的这个新篇章将通向辉煌的复兴，还是进一步的衰落。 📚 参考资料