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⏩代码生成「神⋅提示」，比新手程序员快100倍！地位堪比make it more X
这篇文章探讨了通过不断迭代提示词来提升代码生成性能的实验，强调了提示工程在代码优化中的重要性。文章介绍了BuzzFeed数据科学家Max Woolf的实验，展示了如何通过设计不同的提示词来实现代码性能的显著提升，最终达到了100倍的速度提升。文章详细描述了实验过程，包括基线代码的设计、优化过程中的关键改进和不同版本代码的性能对比。作者指出，虽然速度是一个重要指标，但并不代表代码的质量，强调了在优化过程中需要明确什么是“好代码”。这篇文章为AI在代码生成领域的应用提供了深刻的见解，具有较高的实用性和参考价值。
⏩确认了！o3-mini几周内发布，奥特曼表示AGI只需872兆瓦计算功率
这篇文章报道了OpenAI即将发布的新模型o3-mini，并探讨了其性能与成本效益。文章提到o3-mini将有high、medium、low三个版本，尽管性能可能逊色于o1-pro，但在编程速度上具有优势。OpenAI CEO山姆·奥特曼还提到AGI的计算需求为872兆瓦，暗示OpenAI可能已接近AGI的开发。文章结合了行业动态与技术细节，提供了对AI领域未来发展的深刻见解，尤其是在大模型的应用与发展趋势方面，具有较高的实用性和可靠性。
⏩扩散模型也能推理时Scaling，谢赛宁团队重磅研究可能带来文生图新范式
这篇文章讨论了纽约大学谢赛宁团队对扩散模型推理时 scaling 的研究，表明增加推理时间计算可以显著提升生成样本的质量。研究表明，扩散模型在推理阶段的计算预算分配灵活性为改进性能提供了新思路。文章详细介绍了如何通过搜索框架优化噪声候选项和验证器设计，以提高生成质量。研究结果显示，推理时 scaling 不仅能超越传统的去噪步骤增加方法，还能在多种生成任务中实现实质性改进。这项研究为扩散模型的未来发展提供了重要的理论基础和实践指导。
⏩Search版o1：推理过程会主动查资料，整体性能优于人类专家，清华人大出品
Search-o1框架通过自主检索外部知识，显著提升推理模型在科学、数学和编码等复杂任务中的表现，超越人类专家的能力，解决了知识不足的问题。该项目已开源，旨在增强推理模型的可信度和实用性。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/17e629a6-152d-8088-943b-f50dfee95f99
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