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Meta-Prompting是一种有效的脚手架技术，旨在增强语言模型（LM）的功能。该方法将单个LM转化为一个多方位的指挥者，擅长管理和整合多个独立的LM查询。通过使用高层指令，元提示引导LM将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务。然后，这些子任务由相同LM的不同“专家”实例处理，每个实例都根据特定的定制指令操作。这个过程的核心是LM本身，作为指挥者，它确保这些专家模型的输出之间的无缝沟通和有效整合。它还利用其固有的批判性思维和强大的验证过程来完善和验证最终结果。这种协作提示方法使单个LM能够同时充当全面的指挥者和多样化专家团队，显著提升其在各种任务中的性能。元提示的零射击、任务无关性质极大地简化了用户交互，无需详细的任务特定指令。此外，我们的研究表明，外部工具（如Python解释器）与元提示框架能够无缝集成，从而扩大了其适用性和效用。通过与GPT-4的严格实验，我们证明了元提示优于传统脚手架方法：在所有任务中取平均值，包括24点游戏、一步将军和Python编程难题，使用Python解释器功能的元提示比标准提示高出17.1%，比专家（动态）提示高出17.3%，比多人格提示高出15.2%。

IBM Watson Studio是一个协作平台,使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源,使团队能够简化其工作流程。借助高级功能,如自动机器学习和模型监控,Watson Studio用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。

Amazon SageMaker是一个完全托管的机器学习服务,能够帮助开发人员和数据科学家快速且低成本地构建、训练和部署高质量的机器学习模型。它提供了一个完整的开发环境,包含了可视化界面、Jupyter笔记本、自动机器学习、模型训练和部署等功能。用户无需管理任何基础设施,就可以通过SageMaker构建端到端的机器学习解决方案。

StableCode是稳定AI发布的首个面向编程的生成AI产品。它采用了三种不同的模型，帮助开发者提高编程效率。基础模型首先在BigCode的stack-dataset（v1.2）上进行了训练，并进一步针对流行的编程语言如Python、Go、Java、Javascript、C、markdown和C++进行训练。我们总共在高性能计算集群上对560B个代码令牌进行了训练。随后，通过对基础模型进行调优，训练了约12万个代码指令/响应对，以解决复杂的编程任务。StableCode是学习编程的理想基石，长文本环境窗口模型可为用户提供单行和多行自动完成建议。该模型可以一次处理更多代码（比以前发布的开源模型多2-4倍，上下文窗口为16,000个令牌），使用户能够同时查看或编辑相当于五个平均大小的Python文件的等效代码，这使其成为初学者的理想学习工具，可以迎接更大的挑战。

AWS HealthScribe 是一项符合 HIPAA 标准的服务，通过分析患者 - 临床医师对话，帮助医疗软件供应商构建临床应用程序，自动生成临床笔记。 功能特点： - 增强临床生产力，提供更易于引用、编辑和完成的 AI 生成的笔记。 - 在临床环境中负责任地使用人工智能，为每个 AI 生成的笔记提供可追溯的文字记录参考。 - 在应用程序中实现统一的、集成的对话式和生成式人工智能服务，简化实施。 - 使用符合 HIPAA 标准的服务，保护患者隐私，适用于远程医疗和诊所咨询。 定价：按使用量付费，无需预付费用。 使用场景： - 减少文档编写时间 - 提高医学记录员工作效率 - 提供患者友好的咨询总结 标签：临床笔记，人工智能，医疗软件

英特尔AI和深度学习解决方案是由英特尔与 Accenture 合作推出的一系列可下载的 AI 参考套件，旨在帮助企业加速其数字化转型之旅。这些套件基于英特尔提供给数据科学家和开发人员的 AI 应用工具构建而成，每个套件包括模型代码、训练数据、机器学习流程的说明、库和英特尔 oneAPI 组件。