根据Twitter用户God of Prompt消息，斯坦福大学研究人员近期发布了一项名为“prompt ensembling”的新型提示技术，可显著提升大语言模型（LLM）的表现。该方法通过对同一提示进行五种不同变体的输入，并整合其输出，从而获得更稳健和准确的结果。据原始推文报道，prompt ensembling使现有LLM表现得如同升级版本，无需重新训练模型即可优化输出质量。这一创新为AI开发者和企业带来了提升效率和可靠性的实用新方案，拓展了LLM在商业领域的应用机会。

根据X平台用户God of Prompt的报道，OpenAI近期专注于通过广告为其大型语言模型（LLM）变现，与Anthropic、谷歌等行业巨头在AI领域的突破性创新形成鲜明对比。Anthropic CEO谈及AI获诺贝尔奖和五年内改变世界，谷歌则将AI应用于量子计算和药物研发，而OpenAI则关注广告收入模式。这一分歧为专注于前沿AI应用的企业带来市场机遇。

据God of Prompt在推特上指出，大型语言模型（LLM）需精确提示才能为营销战略提供高价值洞察。推文强调，LLM在未明确指定如B2B、B2C或数字与传统营销等类型时，无法理解具体业务场景。God of Prompt表示，泛泛的输入只会产生低价值输出，这为企业带来关键机遇：通过精准的数据驱动提示工程，最大化AI营销在2024年的商业应用成效。