最近爆火的DoT除了mem0，还用了哪些Prompt技术，一份NLP任务的prompt调查

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点击上方 蓝字 关注我 本文：8500字阅读  22分钟   上周，很多朋友被开源两天就上万Star的Mem0所吸引，受群友委托，周末研究了一下这个项目。又恰巧看到纽约大学的研究者最近发布的一份《不同NLP任务的LLM即时工程方法综述》。和DoT的任务系统对比了一下，发现不少有启发的地方。 DoT是OpenAI投资370万美金之后的一款AI聊天应用APP，其产品目标是希望将用户生活里的点点滴滴，通过某种方式串联起来，并能从对话中挖掘出情绪、符合用户个性偏好以及心理变化等高价值的内容。DoT在模型和技术的核心功能包括自然语言处理、知识检索和记忆存储等。 至于提示词技术，使用了多层次的提示系统来优化输出。 这包括对话历史分析、用户意图理解、以及动态调整回应的语气和内容、ToM、多模态提示、跨语言和文化适应提示等。 01 DoT的Prompt到底牛在哪 上 ………………………………