對於代理來說，少即是多。讓你的代理運行在禪模式中。 一篇新的論文顯示，給一個大型語言模型（LLM）78個精心挑選的例子，在真實的代理任務上效果比用10,000個合成例子訓練它更好。 這與我們在論文《代理推理》中進行的實驗相符：我們的三個精心設計的工具超過了HuggingFace的七個工具和LangChain的107個工具。 在訓練和部署代理時，盡量保持簡單。 像人類一樣，代理在專注於少數幾件事情時達到最高效率，讓他們感受到流暢並進入禪模式。

對於 ML 非常看跌 對於 AI 非常看漲

在太多學生使用 AI 完成作業後 史丹佛大學現在讓 AI 教授本科生