?1、AI玩詞謎游戲：編劇式提示讓大模型實(shí)力大增！

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在人工智能的創(chuàng)新世界里，研究者提出了一個(gè)顛覆性的思路：將大語(yǔ)言模型比作"方法派演員"。就像演員需要深入理解角色，大模型也可以通過(guò)精心設(shè)計(jì)的"劇本"和"表演指導(dǎo)"來(lái)提升解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。這項(xiàng)研究以《紐約時(shí)報(bào)》的連接詞謎游戲?yàn)閷?shí)驗(yàn)場(chǎng)景，展示了這一創(chuàng)新思路的驚人效果。

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研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了四個(gè)關(guān)鍵原則：將提示工程視為編劇和導(dǎo)演、強(qiáng)調(diào)表演需要充分準(zhǔn)備、將復(fù)雜任務(wù)分解到模仿和真實(shí)性產(chǎn)生相同結(jié)果的程度，以及在模仿失敗時(shí)尋找替代方案。通過(guò)這種"方法演員"式的提示架構(gòu)，GPT-4o的連接詞謎游戲解題準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)方法的27%大幅提升到86%，堪稱(chēng)質(zhì)的飛躍。

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在實(shí)驗(yàn)中，研究者還測(cè)試了OpenAI最新的推理模型o1-preview。當(dāng)使用傳統(tǒng)方法時(shí)，模型解決拼圖的準(zhǔn)確率為79%，而采用"方法演員"提示后，準(zhǔn)確率提升到87%。更令人印象深刻的是，在允許多次API調(diào)用的情況下，模型甚至能夠100%解決拼圖，超越了人類(lèi)專(zhuān)家的表現(xiàn)。

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這項(xiàng)研究不僅僅是關(guān)于解決一個(gè)詞謎游戲，更是為大語(yǔ)言模型的提示工程提供了一個(gè)全新的思考框架。它啟示我們，通過(guò)精心設(shè)計(jì)"劇本"和"表演指導(dǎo)"，AI可以像真正的"演員"一樣，更加靈活和intelligent地理解和解決復(fù)雜任務(wù)。。

論文標(biāo)題：LLMs as Method Actors: A Model for Prompt Engineering and Architecture

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2411.05778

2、AI的自主"智慧尋寶"！一個(gè)檢索模型的誕生

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在人工智能的知識(shí)檢索領(lǐng)域，研究者們提出了一個(gè)令人驚嘆的創(chuàng)新方案：Auto-RAG。這是一個(gè)能夠自主進(jìn)行多輪對(duì)話(huà)檢索的模型，它不再依賴(lài)傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)規(guī)則，而是充分發(fā)揮大語(yǔ)言模型的推理能力，像"偵探"一樣主動(dòng)且智能地獲取信息。

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Auto-RAG的工作原理就像一個(gè)智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)。當(dāng)遇到復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，它能自主決定是否需要繼續(xù)檢索更多信息。模型通過(guò)多輪對(duì)話(huà)，不斷調(diào)整和優(yōu)化檢索策略，直到獲取足夠的外部知識(shí)來(lái)全面回答問(wèn)題。在六個(gè)不同的基準(zhǔn)測(cè)試中，這個(gè)模型展現(xiàn)出了卓越的性能，尤其在開(kāi)放域問(wèn)答和多跳問(wèn)答任務(wù)上。

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與傳統(tǒng)檢索增強(qiáng)生成方法不同，Auto-RAG最大的創(chuàng)新在于它能根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度動(dòng)態(tài)調(diào)整檢索輪數(shù)。更令人印象深刻的是，它還能用自然語(yǔ)言表達(dá)整個(gè)檢索過(guò)程，大大提高了模型的可解釋性，讓用戶(hù)能夠直觀地理解AI的思考過(guò)程。

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這項(xiàng)研究不僅僅是技術(shù)的突破，更為我們展示了大語(yǔ)言模型在知識(shí)獲取方面的巨大潛力。Auto-RAG為未來(lái)的智能問(wèn)答系統(tǒng)指明了一個(gè)全新的方向：讓AI不再被動(dòng)接收信息，而是像人類(lèi)一樣主動(dòng)、靈活地獲取和整合知識(shí)。

論文標(biāo)題：Auto-RAG: Autonomous Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2411.19443

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI帝國(guó)??，作者： 無(wú)影寺