LLM 最適化は、一般的なトリックが圧縮であり、2 つの反対の操作パスを使用します。 1. フラッグシップモデルに共通する入力を圧縮し、説明をコンセプトに置き換えます。 李吉剛の「神レベルのプロンプト」はモデルであり、「オスカー・ワイルド」、「魯迅」、「林語堂」が文体に取って代わります。 難しいのは概念の抽象的な理解と蓄積にあり、繰り返しの試みとモデル間の適応が不十分である必要があります。 2. すべてのモデル、特にエージェント製品の出力を圧縮し、エージェントを正確にカプセル化されたツールに置き換えて、タスクを完全に実行します。 難しいのはツールスケールの選択にあり、少なすぎると効果がなく、多すぎると注意が引かれ、効果が低下し、設計哲学がテストされます。