谷歌近日发布了一份长达 69页 的白皮书，系统阐述了提示工程（Prompt Engineering）的核心理念与最佳实践。这份文档为开发者、研究人员以及AI从业者提供了全面的指导，旨在优化与大型语言模型（LLM）的交互效果，提升生成内容的质量与精准度。提示工程的核心价值 提示工程作为与AI模型沟通的桥梁，直接影
谷歌作为全球用户量最多 、覆盖率最广的搜索引擎,其广告投放也成了最重要的海外推广渠道之 一,是所有 B2B 出海企业推广的不二之选 。但谷歌投放并非易事,规则难懂 、操作复杂,想要在众多的谷歌广告中脱颖而出 …
参考链接:https://www.kaggle.com/whitepaper-agent-companion 白皮书深入探讨了智能体的评估方法,介绍了谷歌智能体产品在实际应用中的情况。 参与过生成式AI开发的人都知道,从一个创意发展到概念验证阶段并不难,但想保证最终成果的高质量,并将其投入实际生产,就没那么简单了。 在将智能体部署到生产环境时,质量和...
在最后一部分,我们将探讨这些组件如何在谷歌规模的托管产品(如Vertex AI智能体和生成式手册)中协同工作。 6. 使用Google Vertex AI Agent生产应用程序 虽然本白皮书探讨了智能体的核心组件,但构建生产级应用程序需要将它们与其他工具集成,如用户界面、评估框架和持续改进机制。谷歌的Vertex AI平台通过提供一个完全托管的...
谷歌发布的《提示工程白皮书》揭示了一个重要趋势:人类与AI的交互正从“指令式问答”升级为“思维协同编程”。数据显示,优化后的提示设计可使LLM生成结果的准确率提升58%,代码生成效率提高120%。 这标志着提示工程(Prompt Engineering)不再只是技术极客的玩具,而是每个AI使用者必须掌握的“元技能”。
AI Agent现在一直被认为是其未来的重要方向。Google最近发布智能体白皮书(《Agents Companion》),专为开发者设计,深入探讨智能体的评估方法、多智能体系统以及Google在企业级智能体应用方面的实践和工具。 🚀 本文将带您快速浏览这份重磅报告的核心亮点。
在AI技术飞速发展的当下,如何更高效地与大语言模型(LLM)沟通,以获取更准确、更有价值的输出,成为了一个备受关注的问题。谷歌最新发布的《Prompt Engineering》白皮书,为这一问题提供了极具价值的指导。本文将详细介绍白皮书中提出的10个提示词工程技巧,希望能帮到大家。
这份名字简单到只有一个单词《Agents》的白皮书,从谷歌角度探讨了生成式AI Agent(智能体)的概念、架构和应用,阐明了Agent区别于单纯模型的关键在于其能够利用工具访问外部信息,并进行自主推理和行动规划,而非仅仅依赖训练数据进行单次预测。 白皮书详细介绍了Agent的三个核心组成部分:模型(Language Model)、工具(Extensions...
今天分享的是：2025年Agents与基础应用白皮书（中文版）-谷歌 报告共计：41页 《Agents》白皮书由 Julia Wiesinger 等人撰写，深入探讨了生成式 AI 代理的核心要素、运行机制、工具运用及应用实践等内容，旨在阐释代理如何拓展语言模型功能，解决现实世界中的复杂任务。1. 代理概述：生成式 AI 代理是能通过观察世界、...