主要观点总结
本文介绍了机器之心AIxiv专栏以及生成式AI技术和商业创新的现状。重点介绍了GenseeAI团队推出的自动优化AI工作流、降低生成成本的工具Cognify，其核心技术是全局级别的工作流超参数调优。同时推出了开源的CogHub，集合了开源的AI工作流优化方法。文章还通过例子展示了Cognify优化的效果，并介绍了GenseeAI的简介和其他团队成员的背景。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏介绍及其作用
机器之心AIxiv专栏是发布学术、技术内容的栏目，过去数年接收报道了2000多篇内容，有效促进了学术交流与传播。
关键观点2: 生成式AI技术和商业创新的现状
近年来生成式AI技术和商业创新飞速发展，但创建高质量且低成本的生成式AI应用在业界仍有相当难度，缺乏系统化的调试和优化方法。
关键观点3: Cognify工具的推出及作用
UCSD张怡颖教授的GenseeAI团队推出了Cognify，可自动优化AI工作流，支持多种语言框架，将生成式AI应用的生成质量提高多达48%，并将执行成本降低多达90%。Cognify现已开源。
关键观点4: Cognify的核心技术
Cognify的核心思路是创新的分层工作流级优化方法，其优化过程基于自动选择AI模型、改进工作流结构和增强提示词，实现了工作流的多目标优化。
关键观点5: CogHub的推出及其作用
与Cognify同时推出的是CogHub，一个开源的AI工作流优化器集合。CogHub现支持五种cogs，集合了开源的AI工作流优化方法。
关键观点6: GenseeAI团队的简介和其他团队成员的背景
GenseeAI团队由UCSD张怡颖教授带领，致力于生成式AI工作流优化、部署、推理和基础平台创建。团队成员具有开发和运营日活跃用户上亿级别的AI产品的经验。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 近几年在生成式 AI 技术和商业创新飞速发展的背景下，创建高质量且低成本的生成式 AI 应用在业界仍有相当难度，主要原因在于缺乏系统化的调试和优化方法。 近日， UCSD 张怡颖教授的 GenseeAI 团队推出了首款可自动提升 AI 工作流生成质量并降低生成成本的工具 Cognify 。Cognify 可以自动优化 AI 工作流，支持 LangChain、DSPy、Python 等语言框架。Cognify 的核心思路是一种创新的分层工作流级优化方法。Cognify 可将生成式 AI 应用的生成质量提高多达 48%，并将执行成本降低多达 90
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