美國眾議院最近以壓倒性的兩黨支持（294票贊成，134票反對，其中78名民主黨人支持）推進了一項重大的新“市場結構”法案。這項法案，即數位資產市場明確法案或“CLARITY法案”（HR 3633），將為數位資產市場建立明確的監管框架。該法案現在進入參議院，參議院正在根據CLARITY法案制定自己的市場結構立法版本。 如果通過，這項法案將為區塊鏈系統建立明確的運行規則——結束多年來抑制創新的不確定性，讓消費者面臨風險，並使那些追求不透明的投機者受益，而不是追求透明度的企業家。就像1933年的證券法案一樣，該法案建立了投資者保護並推動了美國資本形成的百年歷程，CLARITY法案可能成為一部世代法案。 當我們的法律框架旨在促進創新並保護消費者時，美國就會領先——而世界也會受益。CLARITY就是這樣的機會。雖然這項立法建立在去年FIT21法案的兩黨動力之上，但CLARITY在幾個關鍵方面有所改進，我們在下面概述了這些改進：涵蓋建設者需要知道的內容，以及為什麼這項法案對於調整創新、消費者保護和美國國家安全至關重要。 在下面的線程中了解更多關於CLARITY法案的信息。 並找到@ milesjennings和Aiden Slavin的完整帖子：

+1 表示 “context engineering” 超過 “prompt engineering”。 人們將提示與您在日常使用中會給 LLM 的簡短任務描述相關聯。在每個工業級 LLM 應用程式中，上下文工程都是一門微妙的藝術和科學，它為下一步填充了正確的資訊。科學，因為做對了這件事涉及任務描述和解釋、少數鏡頭示例、RAG、相關（可能是多模態）數據、工具、狀態和歷史記錄、壓縮......太少或形式錯誤，並且 LLM 沒有正確的上下文來獲得最佳性能。太多或太不相關，LLM 成本可能會上升，性能可能會下降。做好這件事非常重要。而藝術是因為圍繞 LLM 心理學的指導直覺。 除了上下文工程本身之外，LLM 應用程式還必須： - 將問題直接分解到控制流中 - 恰到好處地打包上下文視窗 - 將調用分派給正確類型和能力的 LLM - 處理生成驗證 UIUX 流程 - 更多 - 護欄、安全、評估、並行、預取...... 因此，上下文工程只是新興的厚層非平凡軟體中的一小部分，該軟體將單個 LLM 調用（以及更多）協調到完整的 LLM 應用程式中。“ChatGPT 包裝器”這個詞很累，而且真的非常非常錯誤。