Semantic Regexes: Auto-Interpreting LLM Features with a Structured Language
自动可解释性旨在将大型语言模型 (LLM) 特征转换为人类可理解的描述。然而，这些自然语言特征描述往往模糊、不一致，需要手动重新标记。作为回应，我们引入了语义正则表达式，即 LLM 功能的结构化语言描述。通过将捕获语言和语义特征模式的原语与上下文化、组合和量化的修饰符相结合，语义正则表达式可以生成精确且富有表现力的特征描述。跨越定量基准和定性......
Interview Basics: Your S.T.A.R. Stories
作者：Bonnie Martin 博士 成功面试准备的关键部分是学习如何清晰有效地传达您的经历。最有用的工具之一是 S.T.A.R.方法，它可以帮助您使用结构化的、基于故事的方法来组织行为面试问题的答案。这些简短的 1- […]面试后基础知识：你的 S.T.A.R.故事首次出现在《学习飞行》上。
How To Create SOP-Based Learning Modules
基于 SOP 的学习模块将复杂的程序转变为交互式电子学习体验。通过使用结构化设计、多媒体和微学习，组织可以使合规培训更具吸引力、一致且易于访问。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
