rohanpaul_ai(@rohanpaul_ai)：手动提示优化是繁琐的，而且无法在不同模型或任务之间转移。AutoPDL通过自动搜索最佳配置，使用结构化的自动化机器学习，发现了针对任务和模型定制的有效、易读的提示程序，显著提高了性能。

在Rohan Paul的推文中，他提到了人工智能领域的一个重要问题：手动提示优化的繁琐性以及在不同模型或任务之间的不可转移性。Rohan Paul介绍了AutoPDL作为解决这一问题的方法，暗示它可以自动化优化过程。这则内容可能会对从事人工智能和机器学习的人士特别感兴趣，因为它暗示了在使AI模型训练更高效和普遍适用方面的潜在进展。如果您对人工智能的发展感兴趣，或者正在寻找简化AI工作流程的方法，Rohan Paul的推文可能值得一看。- 手动提示优化是繁琐的，无法在不同模型或任务之间转移。 - AutoPDL通过自动优化提示来解决这个问题。