提示工程101第七课：自洽性&多路径推理
通过多路径推理和结果聚合策略增强大语言模型输出的鲁棒性和准确性，本教程讲解自洽性、多路径推理等概念及其在Python中的应用，并教授如何生成多个推理路径及实现自洽性检查。
提示工程
无需标注数据！将Llama 3.3 70B调优到GPT-4o水平
Databricks的TAO方法利用测试时计算和强化学习优化无标签数据，无需人工标注即可提升模型质量，降低成本。它在多个企业任务上提升了LLM性能，接近昂贵专有模型水平。
Prompt入门神书-《Prompt 学习指南》中文版免费分享
MLNLP社区介绍了一个关于提示工程的免费课程，强调快速迭代、实践导向和尽早添加案例的特点，旨在促进自然语言处理学术界、产业界和爱好者之间的交流与进步。
大模型混入0.001%假数据就「中毒」，成本仅5美元！NYU新研究登Nature子刊
纽约大学研究人员通过模拟攻击发现，仅少量虚假数据就能显著提高大型语言模型生成错误医疗信息的概率。该研究呼吁关注大模型在医疗领域的潜在风险及其应对策略。
AI技术进阶课来啦！技术深度挖掘与实践操作并行，Azure AI 人工智能工程师训练营正式开启！
AIGCOPEN微软认证结业直播系列启动，涵盖提示工程、RAG、AI NLP及文档智能技术等内容，前三期注册并完成所有课程的同学可获得结业证书和礼包。
