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KI-Prompt-Engineering-Tutorials und -Ressourcen

Agentische Arbeitsabläufe: Die Kraft der KI-Agenten-Zusammenarbeit

Bahnbrechende Naturstudie enthüllt die Fähigkeit von KI, die wahrgenommenen Persönlichkeiten öffentlicher Personen vorherzusagen

Studie sagt, dass LLMs die Zukunft besser vorhersagen können als Menschen

Gedächtnis, Kontext und Kognition in LLMs

0-Shot vs. Wenige-Shots vs. Teilweise-Shots-Beispiele im Sprachmodell-Lernen

Systemaufforderungen in großen Sprachmodellen

Erkundung des Potenzials der kompositionalen Aufforderung in KI-Sprachmodellen

Wie viele Trainingsdaten werden für Sprachmodelle benötigt?

Claudes Systemaufforderung: Eine Fallstudie zum Prompt-Engineering

Die Zukunft ist hier - Wie KI-Agenten die Arbeit transformieren werden

Sprachmodelle als universelle Regressoren

Sprechen Sie KI fließend: SudoCode macht den Aufbau komplexer KI so einfach wie das Sprechen

PseudoScript - Strukturierung der Absicht für generative KI

Die Lücke überbrücken: Wie PseudoLangs die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI verbessert

Die Sprache des Denkens - Erkundung des Potenzials von SymboScript

Prompt-Vorlagen vs. Prompt-Rezepte im Prompt-Engineering

Verbesserung des Lernens mit KI: Ein Rahmenwerk für pädagogisches Storytelling mit großen Sprachmodellen

Absichtsausgerichtetes Prompting in KI-Interaktionen

Zielorientiertes vs. prozessorientiertes Prompting in großen Sprachmodellen

Integration großer Sprachmodelle für die dynamische heuristische Generierung

SymboScript-Fallstudien: KI-Gedankenexperimente