a higher creativity level, and I specified a higher token limit. However, because of my clear instruction on how to return the output the model didn’t return extra text. Goal Classify movie reviews as Metallica small t-shirt, please. Table 15. Use an LLM to generate prompts 2. Evaluate all of the instruction candidates by scoring the candidates based on a chosen metric, For example, you can use. BLEU Evaluation Understudy) or ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation). 3. Select the instruction candidate with the highest evaluation score. This candidate will be the final prompt you can use

schedule primitive completely, no tensorize 。 Some Experience: 1 Avoid DataPack 2. Generate SMLAL instruction if your ARM does not have dot 3. compute_at is very important /NiiOS ! 驱动万物智能 Alios TVM @ ARM Alios TVM Q@ Hexagon DSP 。， Add Hexagon Code Generator inherits LLVM and could generate HVX instruction 。， Add one Hexagon runtimes named as libtvm_hexagon_runtime.so to support parallel. 。 Could run some work now. Such 本 站,可 as writing Tensorize to generate vec tvm,const(0， vrmpy instruction when we meet 人 ， GEM M. const(0， ，Vec_b ore(9，vdot) ib.emit(ou: 。

1. Supervised Fine-Tuning Building upon our prior research (DeepSeek-AI, 2024), we curate our instruction tuning datasets to include 1.5M instances, comprising 1.2M instances for helpfulness and 0.3M instances benchmarks, except for several representative multiple-choice tasks (MMLU and ARC). We also conduct an instruction-following evaluation (IFEval) (Zhou et al., 2023) for DeepSeek-V2 Chat (SFT), using prompt-level DeepSeek-V2 Chat (RL) in generating high-quality and contextually relevant responses, particularly in instruction-based conversation tasks. In addition, we evaluate the Chinese open-ended generation capability

Xilinx Xilinx Cloud DPU Processor (xDNNv3) >> 3 ˃ Configurable Overlay Processor ˃ DNN Specific Instruction Set Convolution, Max Pool etc. ˃ Any Network, Any Image Size ˃ High Frequency & High Compute Bias ReLU Bias ReLU Bias ReLU Bias ReLU Pooling Pooling Pooling Pooling Image Queue Instruction Buffer Cross Bar Pooling/ EWA© Copyright 2018 Xilinx Xilinx Edge DPU IP (DPUv2) Source: Published

引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 ▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望 它执行什么任务。 ▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理 解和执行任务。 ▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求 设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 模型概括了提示语链设计的四个关键环节： R e f i n e m e n t （ 优 化 ） C o n t e x t （ 上

引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 ▪ 指令（Instruction)：这是提示语的核心，明确告诉AI你希望 它执行什么任务。 ▪ 上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理 解和执行任务。 ▪ 期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对AI输出的要求 设 计成模块化的结构，使其易于调整和重用，提高提示 语链的灵活性和效率。 模块化提示语链设计 提示语链的设计模型 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 模型概括了提示语链设计的四个关键环节： R e f i n e m e n t （ 优 化 ） C o n t e x t （ 上

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简单来说，提 示语 就是我们与Al“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单 的问 题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。 提示语的基本结构包括指令、上下文和期望 • 指令 (Instruction): 这是提示语的核心，明确告诉Al你希 望 它执行什么任务。 • 上下文 (Context): 为Al提供背景信息，帮助它更准确地理 解和执行任务 。 • 期望 (Expectation):

Grok 3 displays significant improvements in reasoning, mathematics, coding, world knowledge, and instruction-following tasks. - xAI Grok 3 Press Release, 2/25 Annualized Revenue ($B) Annualized Revenue