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# 压缩即智能 最近在准备一个 AI 提示词的分享，梳理了自 2022 年以来我 [Prompt] 内容页面下近 200 条 Refs，重新思考如何更好地与 AI 交互，让输出质量最优化。 2016 年，OpenAI 首席科学家 IlyaSutskever 分享了他的研究，使用压缩（compression）概念来解释模型如何进行更好地预测输出，这成为 OpenAI 语言模型/ ChatGPT 构建背后的底层技术，好的压缩器将成为好的预测输出工具/语言模型，「压缩即智能」。 Prompt 即是对这种大型语言模型（LLMs）的控制指令，用自然语言描述让 LLMs 预测理解和输出结果，提示词成为解压知识的密钥，让各种预压缩的人类知识、文化、语言、图像以及音乐等重新关联和组合，以「文本密钥」投影出整个人类知识图谱及其展开。 提示词仍然是必要的，目前 AI 自主代理完全达不到直接兑现需求的能力，提示词交互/文本唤醒仍然是驾驭 AI 语言模型的主要方式。ChatGPT 仍在降智，这也是我最近转用 OpenRouter 使用聚合 AI 模型时的颇多感触，Per token, per intelligence. 整体而言，Prompt 提示词工程围绕两大核心优化：技巧与指令。技巧即通过特定方法和策略优化提示词，以提升模型响应质量，这和模型发展程度有关，如情感刺激（Emotional Stimuli），会伴随模型升级而变化。指令即通过明确、具体的方式向模型传达需求，以确保其能理解并准确执行，指令即是语言的艺术，这与个人知识储备和表达有关，「好问题好答案」，如何「压缩」你的问题成为指令的核心。 技巧部分： 1. 情感刺激/勒索：通过引入情感元素，利用情感刺激增强模型表现，模型可能会提供更具同理心的回答。提示词包括：「我要给出 $X 小费以获得更好的解决方案！」，「你将受到惩罚」,「10 个老奶奶将死去」。 2. 思维链（Chain-of-Thought）：引导模型进行深入或分步骤解决问题，逐步思考。take a deep breath,step by step. 或者使用极致压缩词唤醒模型输出，如 elaborate，read thoroughly and write minto outline. 3. 角色扮演：这是非常通用和流行的技巧，「你将扮演/你作为」，为模型分配特定角色和视角，进行更加专业和风格化的回答。 ... 以及提线木偶技巧，让模型按预期方式回应；自我反思与纠错，鼓励模型自我评估；模型记忆与召回，明确模型需要关注的点；以及工具 API 调用和多轮翻译技巧。 指令部分： 1. 言简意赅：使用清晰、肯定的语言直接告诉模型人物，避免冗长和废话，以减少模型理解误差。 2. few-shot（少样本学习）：Andrej Karpathy 在 X 上提到，提供示例输入和输出可以帮助模型更好理解任务要求和回答格式。 3. 伪代码精确控制：当要求复杂任务以及任务间相互关联引用时，自然语言描述极其有限，这时候可以借助伪代码来精准控制输出，如变量、类型、循环逻辑的规则等引入。 4. 使用分隔符和格式化：如 Markdown 大纲结构将提示词分为详细结构，便于模型更好理解和处理。 ... 其它如复杂任务拆解；指定行文风格；背景定制；自我提示生成；避免负面指令；上下文窗口管理；以及新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛冠军的CO-STAR 框架结构都可以进行优化，Context 上下文、Objective 目标、Style 风格、Tone 语气、 Audience 受众、Response 响应。 上世纪，社会学家卢曼将笔记卡片盒作为「沟通的伙伴」，现在，AI 仍然不能脱离工具而「越轨」，它只是更丰盛智能的「划片箱伙伴」，甚至作为知识伙伴的降格，现在你很难忽视 AI 存在而独立处理 Fleeting Thoughts. 最近提示词大佬李继刚在采访中也表示，「真正重要的是人的思想和认知，AI 只是帮助我们表达和实现的工具。要想更好地使用 AI，关键是提升自己的思考深度和知识储备」。 而新的知识生产方式，对于个人要求将更加严格，无论是品味还是知识储备，都离不开大量阅读和大量写作，都必定回归最扎实的思考训练。 #AI

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LMSYS Chatbot 竞技场添加中文排行榜 https://twitter.com/lmsysorg/status/1778555678174663100 最近几天，国王 GPT-4-Turbo 重新回归王座，夺回 LMSYS 大型语言模型竞技场第一名，其编码和推理能力更加强劲。当然这只是在纯英文提示中的表现，目前该排行榜还推出不同 LLMs 对不同语言输入的性能比较，Claude 3 Opus 的中文表现仍然霸榜。 除去中文和英文，LMSYS Arena 目前还引入了法语排行以及更多类别筛选，代码和 Longer Query 等。 前面我分享的 AI Leaderboard 专题也提到了「SuperCLUE：中文通用大模型综合性测评基准」排名，只是截止到今年 2 月 GPT4 排名第一的记录。 相关链接 AI Leaderboard丨关于 AI 及语言模型的各大排行榜 #AI

AI Leaderboard丨关于 AI 及语言模型的各大排行榜 最近发现个「人工智能公司排行榜」，想起之前分享和接触了不少 AI 相关排行榜，这也是观看所有 AI 信息的注意力基础，目前 AI 发展程度。所以推出本专题。 🏆LMSYS Chatbot Arena Leaderboard LMSYS Org（Large Model Systems Organization），最为知名的目前大型语言模型的埃洛评级（Elo Rating）监测，分享过多次。目前该排名值得关注的是 Claude 3 Opus 仍然排名第一，并且其更便宜模型 Claude 3 Haiku 也超过了部分 GPT4 模型。 The top AI companies in 2024 该网站综合评估选出了目前 TOP100 从事 AI 模型研究和应用的公司。Hugging Face（抱脸）凭借其强大的开源开发者社区支持，提供大量的预训练模型和数据集和相关资源综合排名第一，抱脸还有很多有意思的排名，如模型竞技场排名/最佳 AI 内容贡献者等都值得关注；第二名 Databricks 是家专注大数据处理的 AI 公司，通用开源的大型语言模型 DBRX 即由它们创建。后面跟着的是之前提到的法国黑马 AI 初创公司 MISTRAL 以及 OPENAI。 Hallucination Leaderboard 这是我之前分享过的目前 AI 幻觉率（Hallucination）排名。截止今年3月底，目前幻觉率最低 TOP 出现个 Intel Neural Chat 7B，其次 GPT4 幻觉处理仍然很好。 SuperCLUE总排行榜（2024年2月） 第三个排行榜分享「SuperCLUE：中文通用大模型综合性测评基准」排名，亲中文排行榜，包括古诗/文学/歇后语和方言等测试排名。除去 GPT4，排名靠前的即国内文心一言/智谱AI/通义千问等。 OpenRouter LLM Rankings 大型语言模型使用接口排行榜和数据，有免费版本以及付费。 AI Model Translation Arena AI 模型翻译质量和 Token 使用耗费排行榜。 AI产品数据 --- 还有些排行榜已经停止更新，这个榜单将持续补充。 相关链接 1 中国大模型列表 Awesome LLMs In China 2 Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM 3 OpenAI 与谷歌 AI 分庭抗礼丨仍无护城河 Sponsor 本条内容由 Aizex 合租面板赞助支持，口碑 ChatGPT Plus 拼车服务：https://t.me/isaiahsystem/1155 #AI

目前 TOP15 LLMs 的 Elo 评级随时间变化 https://public.flourish.studio/visualisation/16260210/ 最近 LMSYS 给出了目前排名前 15 的大型语言模型 Elo 评级随时间变化的动图，今年 5-12 月。OpenAI 的 GPT4 仍然一骑绝尘，Claude2 紧随其后。 值得一提的是，最近比较火的黑马开源模型 Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1 已经超越 GPT-3.5-turbo 了，Gmini Pro 能力也和 GPT3.5 相差无几，未来可期。 引用链接 [1] 目前 AI 幻觉率（Hallucination）排名: https://t.me/isaiahsystem/1060 [2] OpenAI 与谷歌 AI 分庭抗礼丨仍无护城河: https://t.me/isaiahsystem/888 [3] 大型语言模型花园: https://t.me/isaiahsystem/927 #AI

AI 像素与文本复刻级抄袭事件两则 爆了，看来 AI 在冬天不仅会变懒，而且还会出现更多幻觉。今天纽约时报（NYT）对 OpenAI 提起诉讼[1]，指控其复刻级抄袭，图片红色部分为抄袭内容。NYT 是 Common Crawl[2] 训练 GPT 的最大专有数据集（ proprietary data），仅次于维基百科和美国专利文件数据库。 恰巧，前几天 Reid Southen[3] 爆出 Midjourney V6 像素级抄袭电影画面，几乎毫无区别（查看电影小丑换帧比较）[4]。 最近福布斯也发布了 2024 年 AI 的 10 个预测[5]，其中第十点称至少会有一家美国法院将裁定生成式 AI 模型构成的版权侵犯。这直接跳预言家了，加速主义没有延迟，只有惯性和幻觉。 很明显，AI 仍在释放大量幻觉，幻觉也很难说是 BUG，LLM 记住了太多东西，生成太多，从文本废墟中拉出更多废墟，目前可能很难区分引用、生成和抄袭，就像大多人文学科的文本复制和克隆，AI 也爱幻觉。「比起 AI，或许人类更爱幻觉」[6]。 引用链接 [1] 纽约时报（NYT）对 OpenAI 提起诉讼: https://twitter.com/CeciliaZin/status/1740109465918328844 [2] Common Crawl: https://x.com/CeciliaZin/status/1740109464127381573 [3] Reid Southen: https://twitter.com/Rahll/status/1738408490543054949 [4] 电影小丑换帧比较: https://twitter.com/Rahll/status/1738087100317118867 [5] 2024 年 AI 的 10 个预测: https://www.forbes.com/sites/robtoews/2023/12/21/10-ai-predictions-for-2024 [6] 比起 AI，或许人类更爱幻觉: https://t.me/talkjfh/3361 #AI

谷歌首席未来科学家，技术未来主义著名作家 Ray Kurzweil 坚持他最初论断认为：通用人工智能 AGI 将于 2029 年发生，奇点（Singularity）将在 2045 年。（视频） #AI

Google Gemini Pro 现在上线 POE，成为 POE 首个具图片和视频输入的官方模型。#AI

Perplexity AI 现在可免费领取 2 月 PRO 会员 https://www.perplexity.ai/pro?discount_code=THANKS23 最近 Perplexity.AI 官方在 X 发布了感恩节大回馈，使用折扣码 THANKS23 免费领取 2 月会员。 Perplexity.AI 自去年 12 月问世以来，作为首个生成式整合搜索引擎（synthesis engines）现已集成多家最强模型，PRO 可以使用 GPT4，以及现在最新的 Claude2.1，值得一试。 Reference Synthesis Engines丨Perplexity 作为我的整合搜索引擎 Perplexity AI 重新发明搜索引擎 #ai

目前 AI 幻觉率（Hallucination）排名 Hallucination Leaderboard 最近 Vectara 公司在 Github 公布了目前各大型语言模型总结文档时出现的幻觉率及其排名。（Vectara 是家基于 AI 和神经网络进行自然语言处理和搜索的公司） 该排行榜显示，在总结文档时，GPT4 与 GPT4 Turbo 是所有语言模型中引入幻觉率最低的模型，低至 3%，得分最高的非 OpenAI 模型是 Meta 的 Llama2，70B 参数版本。OpenAI 现在低幻觉模型加 GPTs 整合能力玩法，确实独一档，这个文档将持续更新。 我们之前还分享过当时大型模型的能力评级，埃洛评级（Elo Rating），「OpenAI 与谷歌 AI 分庭抗礼丨仍无护城河」，当时GPT4 和 Claude-v1 名列前茅几乎持平，现在幻觉方面 Claude2 也拉了。 最近「Hallucination 」一词也入选了 2023 剑桥词典年度词汇，这种「心理动词」（Psychological Verb）引入是种系统智化隐喻，从开始就为最终 AGI 进行铺垫，e/acc 持续加速。我们可以除掉系统幻觉，我们以幻除幻，我们在编译更大的幻觉。 Reference OpenAI 与谷歌 AI 分庭抗礼丨仍无护城河 dreamGPT丨将 LLM 的幻觉问题转为模型特色的新驱动方式 我对人工智能自主意识（AGI）的看法 #ai

#AI AI探索指南 关于DeepSeek、ChatGPT、Bard等人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。 https://t.me/aigc1024