DSPy 框架工程剖析:从声明式Prompt到自动化优化
拆解 DSPy 框架的分层架构、十余种优化器的算法原理与适用场景、评估体系设计、模型调用机制、Prompt 自动生成策略及数据持久化方案,揭示 LLM 应用从手工 Prompt 工程到数据驱动优化的范式转变。
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一份 AI 从业者浓度很高的小样本问卷:R1 深度思考模式的使用场景、思考过程的查看习惯与使用焦虑。
R1 发布十天后,普通用户需要关心的四件事:分清 v3 与 R1、警惕外部信息、拥抱关怀、不停学习。
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