一组基于四维方法论的优化提示词 250826 Tue
一组基于四维方法论的优化提示词
提示词工程、推理模型、上下文工程、Agents、MCP、氛围编程。
在过去两年中,AI 的应用变化又快又多。但是不难发现,提示词依然是核心,是使用 AI 的起点和门槛,是调用 AI 能力的关键。
提示词工程、推理模型、上下文工程、Agents、MCP、氛围编程。
在过去两年中,AI 的应用变化又快又多。但是不难发现,提示词依然是核心,是使用 AI 的起点和门槛,是调用 AI 能力的关键。
现代生产力文化有一个基本假设:人类是可以被优化的机器。我们制定精密的日程表,将一天切割成规整的时间块,仿佛大脑是一台可以按需启动的计算机。然而,神经科学告诉我们一个完全不同的故事——我们是生物体,而非机器,受制于昼夜节律、血糖波动和神经化学物质的起伏。
维斯瓦娃·辛波斯卡(Maria Wisława Anna Szymborska,1923-2012)
李以亮 译
我喜欢电影。
我喜欢小猫。
我喜欢沿着瓦尔塔生长的橡树。
以下这组提示词的作用从名字就可以看出来:将模糊的提示词优化成更清晰、更结构化的形式,来提升大语言模型的回复质量。
它应该是一项准备工作;当我们打开一个新的 AI 对话窗口时,先把它扔进去。等 AI 回复后,我们就可以简单直接地提出自己的要求了。
感谢最近二十年发展出的算力、算法和数据能力,今天基于大语言模型的人工智能已经可以成为很好的老师,可以胜任大多数显性知识的教育工作,并且实现个性化教学。