新年快乐！2024年写作挑战至2月2日，鼓励反思2024年经验、规划2025年目标及预测未来趋势。每个主题至少一位获胜者，获奖者将获得DEV++会员等奖励。参与者需使用指定模板提交作品，截止日期为2月2日。
本文分享了使用Microsoft To Do和Loop Habit Tracker进行2025年规划和习惯追踪的经验。通过将目标分为可测量和不可测量，制定详细任务清单，并利用习惯追踪应用监控进展，能够有效实现目标。
本文提出了一种名为Proactive Chain-of-Thought的推导方案，旨在提升大型语言模型（LLMs）在主动对话中的目标规划能力。研究分析了LLMs与用户需求之间的差距，并引入记忆共享框架以改善开放性问题的性能。实证验证显示，现有模型在处理长期对话和模糊查询时存在挑战，而新检索模型显著提升了效果。此外，研究探讨了多模态LLMs在对话中的沟通效率及其评估框架ClarQ-LLM。
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