本文旨在探讨如何打造一种优质的生成型人工智能框架，以明确的业务目标为指导并选择正确的优化策略，从而更好地满足客户需求。

推荐系统能够给亚马逊和 TikTok 每年带来 30% - 40% 的流量或者销售额增量，因此毫无疑问，推荐系统是互联网和科技公司的摇钱树。

提示工程的设计模式是一种强大的工具，能够更好地发挥大模型的能力。本文介绍的这些模式可以帮助提高给定大模型的整体质量。通过利用这些模式，我们可以定制特定用例的输出，识别和纠正错误，并优化提示以获得更准确和更富有见地的响应。

有很多这种所谓的“越狱”技术，而Anthropic的研究人员最近发现了一种新方法：如果首先用几十个危害性较小的问题对大型语言模型（LLM）进行预热，就能诱使其告诉你如何制造炸弹。

SWE-agent是一款用于自主解决Github存储库问题的新系统，在SWE-bench上取得了与Devin相似的准确度，平均耗时只有93s，而且重要的是，开源！！！

本文将更详细地探讨生成式人工智能的基本原理和模型以及其在数据分析中的用途。