研究人员探索的一种很有前途的方法是“思维链提示”，即通过推理任务提示人工智能一步一步地思考。这种方法在某些情况下带来了显著的改进。Ahrabian指出:“通过用提示指导模型，我们能够看到性能提高100%。

【新智元导读】就在刚刚，MIT系初创公司Liquid AI推出液体基础模型LFM，1B模型在基准测试中成为SOTA，这是非GPT架构首次显著超越Transformer模型！背后功臣，就是基于团队提出的液体神经网络（LNN）。

挑战Transformer，MIT初创团队推出 LFM（LiquidFoundationModel）新架构模型爆火。 LFM 1.3B、 LFM 3B两个不同大小的模型，性能超越同等规模Llama3.2等Transformer模型。

使用禁用反向输入保护的 LT3045EMSE PGFB 的典型应用。 LT3045 是一款高性能低压差线性稳压器，具有超低噪声和超高 PSRR 架构，可为噪声敏感型应用供电。 LT3045 设计为精密电流基准，后接高性能电压缓冲器，可轻松并联，以进一步降低噪声、增加输出电流并在 PCB ...