揭秘2025最抢手职业:AI提示词工程师的崛起!

智谱AI发布国产最强大模型GLM4,理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4,编程能力超过Gemini-pro,还有对标GPTs商店的GLMs 这是在智谱AI开发者大会上推出的新一代基座大语言模型,GLM4相比较此前最大的特点是三个变化:性能全面提升、上下文长度更长、支持更强的多模态能力。GLM4(GLM4)详细信息 | 名称、简介、使用方法,开源情况,商用授权信息 | 数据学习 (DataLearner) 阅读详情

在2025年,随着科技的飞速发展,一个新的职业——AI提示词工程师,正在迅速崛起并成为市场上最抢手的职业之一。

这一职位的诞生和普及,不仅标志着人工智能技术的深度发展,也预示着人类与机器之间沟通方式的根本变革。

在这里插入图片描述

AI提示词工程师的角色定位于设计和优化人工智能系统的交互界面,使之能够更加自然、高效地与人类进行交流。

他们通过对语言模型的深入理解和创新应用,为AI系统提供丰富的词汇库和应答机制,从而让机器能够更好地理解人类的意图和情感。

在这个过程中,AI提示词工程师不仅需要具备强大的技术支持能力,更需要对语言学、心理学以及人机交互等领域有深刻的认识和理解。

随着社会对于智能化服务需求的增加,AI提示词工程师的重要性日益凸显。

从智能客服、虚拟助手到复杂的数据分析和处理,他们的工作正变得无处不在,并且深刻影响着我们的工作和生活方式。

例如,在医疗健康领域,通过精确的提示词设计,可以使患者获得更为准确和个性化的健康咨询;在教育领域,定制化的学习辅助工具则能极大提升学习效率和质量。

在这里插入图片描述

成为一名优秀的AI提示词工程师并非易事。

这不仅要求他们拥有扎实的技术基础,如编程能力、数据结构和算法知识,还要求他们持续关注人工智能领域的最新研究和发展,以及不断学习和掌握新的技术和工具。

此外,良好的沟通技巧和团队合作能力也是不可或缺的,因为AI提示词工程师需要与项目经理、UI/UX设计师以及其他工程师紧密合作,共同推动项目的成功实施。

在这里插入图片描述

面对这样的挑战,如何为成为一名AI提示词工程师做好准备呢?首先,选择相关的专业进行深造或通过在线课程和训练营提升自己的技术能力和专业知识是基础。

其次,积极参与实践项目和实习机会,以积累实际工作经验和了解行业动态。

同时,建立专业网络和参与行业论坛、研讨会等也有助于拓展视野和发现更多机会。

随着AI技术的不断进步和应用范围的扩大,AI提示词工程师的角色和职责也将不断发展和变化。

他们不仅会成为未来科技界的重要力量,更将引领我们走向一个更加智能、高效的未来世界。

因此,对于那些寻求未来职业方向的学生、职场人士而言,成为AI提示词工程师无疑是一个充满无限可能的选择。

高平惜缘

​

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

用ollama本地部署Lamma3.1 ollama create 自定义模型名字 -f Modelfile。让lamma3.1写一个贪吃蛇小游戏,一次run成功。例如:ollama run llama3.1。例如:ollama run llama3.1。 阅读详情

相关推荐

Windows 中 利用 ollama 来搭建 deepseek R1

近年来,大模型凭借其强大的语言理解和生成能力,在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。从GPT系列到国内的,文心一言、[Qwen]、,大模型已成为推动人工智能发展的核心力量。ollama作为新兴的大模型搭建工具,以其开源、高效、易于部署的特点,在人工智能开发者社区中崭露头角,为大模型的搭建和应用提供了新的解决方案。在当今数字化浪潮中,人工智能的发展可谓日新月异,而大模型作为其核心驱动力,正重塑着各个行业的格局。

一个专注于机器学习基础与实战的技术博客,内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念,记录学习过程中的思考与总结,适合机器学习爱好者和从业者参考。 2554

使用 Ollama 本地运行各种 LLM

今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单,只需从官网(https://ollama.com/download)下载后解压缩,并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3,虽然在运行时占用了大量电脑资源,使得其他应用运行变慢,但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型(https://ollama.com/library)。

python123456_的博客 1734

2024最新最全【大模型学习路线规划】零基础入门到精通!

数学基础:学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言:熟练掌握Python编程,这是大模型开发的首选语言。同时,了解常用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础:学习深度学习的基本原理和常用算法,如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。Transformer模型:深入理解Transformer的原理、结构及其变种。

yXIAOyu_的博客 2973

AI大模型探索之路-基础篇5:GLM-4解锁国产大模型的全能智慧与创新应用

随着人工智能技术的飞速发展,大型预训练语言模型已成为推动行业进步的重要力量。它们在理解自然语言、生成文本、执行复杂任务等方面展现出惊人的能力。在此背景下,国产大模型GLM-4的问世,不仅展现了中国在AI领域的实力,也为国内外研究者和开发者提供了新的研究与应用平台。

寻道AI,探索AI无限可能! 8679

对族实例进行任意的矩阵变换,需要什么样的族?

问:一个小问题,想向您请教一下。 能不能实现一个这样的操作:创建了一个常规模型的FamilyInstance,然后知道旋转和平移的矩阵,能否根据变换矩阵更新FamilyInstance的位置,绕任意轴旋转任意角度。 请问什么样的实体才能在revit项目文件中任意旋转?貌似一般的实例只能在XY平面内旋转,并且LocationPoint中只有一个Rotation参数。答:您好,因为Revit里面的构件

我爱Revit —— BIM应用及BIM应用软件解决方案专栏 3628

AS7341光谱传感器实战:I2C驱动、Arduino与Python代码及校准指南

光谱传感器通过多通道滤光片与光电二极管阵列,将光信号转换为数字量,实现波长级测量。其技术价值在于以低成本替代传统光谱仪,完成颜色识别、光源分析等任务。在植物补光、水质检测等场景中,多通道光谱数据能精准区分红光与深红光比例。AS7341作为9通道(8可见光+1近红外)I2C传感器,支持Arduino、ESP32和树莓派,结合增益与积分时间调节,可适应强弱光环境。本文从芯片原理出发,详解寄存器配置、双平台代码实现、暗电流与白板校准方法,并给出常见问题排查指南,帮助创客快速构建光谱应用。

weixin_42519733的博客 252

智谱AI GLM4开源!快速上手体验

GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B 及其人类偏好对齐的版本 GLM-4-9B-Chat 均表现出较高的性能。GLM-4-9B 模型具备了更强大的推理性能、更长的上下文处理能力、多语言、多模态和 All Tools 等突出能力。

IT大头的博客 4359

Python 爬虫实战:抓取应届生求职网校招岗位信息,助力学子就业

应届生求职网作为国内知名的招聘平台,汇聚了大量企业的校招岗位信息。了解这些岗位信息,对于应届毕业生制定求职策略、企业制定招聘计划以及相关就业市场分析等都具有重要意义。因此,本文将深入探讨如何运用 Python 爬虫技术从应届生求职网平台抓取校招岗位信息,为应届毕业生提供有益的就业信息支持。本文深入探究了利用 Python 爬虫技术从应届生求职网平台抓取校招岗位信息的全流程。从前期的环境搭建、模拟登录,到核心的数据抓取、存储,再到后续的数据分析与可视化,都详细展开讲解并提供代码支持。

u014481728的博客 1300

大模型学习路线(2025最新)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了

以下为你详细介绍 2025 年从零基础入门到精通大模型的学习路线。

优快云_224022的博客 6015

Apollo 9.0 速度非线性规划算法 – piecewise jerk speed nonlinear optimizer Ⅰ

二次规划的速度规划算法(PiecewiseJerkSpeedOptimizer)的存在两个问题: 这里以一张图来说明上面的问题,假设存在一个实际限速区间(或曲率很大需要降速的区间)[S1, S2],PiecewiseJerkSpeedOptimizer的做法是根据动态规划的st曲线(黑色),找到具体的时间区间[T1, T2],然后对区间[T1, T2]内所有的点施加约束或惩罚。但是二次规划平滑后的曲线(黄色)发生了变化,那么限速区间[S1, S2]对应的时间区间[T1, T2]也发生了变化,所以实际应该是对

WaiNgai 333

MTK平台Wi-Fi学习--wifi channel 通过国家码进行功率限制和wifi eFEM 基本配置和wifi Tx SEM问题

本文介绍了WiFi功率限制配置和eFEM硬件设置方法。在功率限制方面,通过国家码可针对不同信道设置功率上限,需在rlm_txpwr_init.h文件中配置信道和功率值(单位0.5dBm),WiFi6的HE_TB模式还可分RU设置。eFEM硬件配置需参考平台设计,注意VDET接口处理,首次使用建议提交HW/SW案例审核。软件配置需获取专用FEM包,包含NVRAM、GPIO等文件,按指导合并后版本才会切换为eFEM版本。

专业开发者的博客,一个从事Android WiFi和蓝牙的工程师 484

ChatGLM4重磅开源! 连忙实操测试一波,效果惊艳,真的好用!

GLM-4-9B是智谱AI在24年6月5日推出的开源预训练模型,属于GLM-4系列。之前已开源chatglm1~chatglm3等多个版本。GLM4在语义理解、数学、推理、编程和知识等领域的测试中表现优异。GLM-4-9B-Chat是其人类偏好对齐版本,支持多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用(function call)以及长文本推理(最大128K上下文)。该系列模型还支持26种语言,包括日语、韩语和德语,并推出了支持1M上下文长度(约200万中文字符)的版本。GLM-4-9B 系列模型主要包含:

2401_84206094的博客 2020

ORB-SLAM2算法部署验证、原理代码和各种改进方法汇总

本文主要汇总个人学习使用ORB-SLAM2算法中参考的相关博客和代码汇总,以及在ORB-SLAM2算法基础上各个改进方法的汇总。

重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术,尤其是计算机视觉,视觉SLAM等,不仅有前言文献或必备算法的学习,也会有实际应用的点滴经验 745

2024最新最全【大模型学习路线规划】零基础入门到精通

目标:了解大模型的基本概念和背景。内容:人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。目标:深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容:算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。目标:掌握大模型开发所需的编程基础和工具。内容:Python编程基础。Python常用库和工具。提示工程基础。目标:通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。

m0_70486148的博客 2128

基于STM32设计的智能水产养殖系统(华为云IOT)(152)

当前设计的智能水产养殖系统主控芯片采用STM32F103RCT6,可以实现对水位、水温、水混浊度和PH值等参数的监测和控制,并且支持定时投喂功能。通过连接华为云物联网平台,将传感器数据上传到服务器,并通过Qt设计的Android手机APP来获取设备上传的数据,从而实现对养殖环境的远程监测和控制。

8828

Android Framework SurfaceFlinger面试题及参考答案

请简述 SurfaceFlinger 在 Android 系统中的作用。 SurfaceFlinger 是 Android 系统中一个非常关键的服务。它主要负责将多个应用程序的 Surface 合成到一个屏幕显示内容中。 从应用程序的角度来看,每个应用都有自己的 UI 界面,这些 UI 界面实际上是由一系列的图层(Surface)构成。例如,一个应用可能有背景图层、按钮图层、文本图层等。应用通过向 SurfaceFlinger 提供这些 Surface 来请求显示。 SurfaceFl

大模型大数据攻城狮的专栏 1185

大模型学习路径(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了_大模型语言的学习路径

在掌握机器学习之前,理解支撑这些算法的基本数学概念非常重要。:这是理解许多算法(特别是深度学习算法)的关键。主要概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间以及线性变换。:许多机器学习算法涉及到连续函数的优化,这需要理解导数、积分、极限和级数。多变量微积分以及梯度的概念也很重要。:这些知识对于理解模型如何从数据中学习并进行预测至关重要。主要概念包括概率理论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断。

HUANGXIN9898的博客 2456

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

大模型学习路线入门到精通,非常详细收藏我这一篇就够了!

理论其实就是一套描述和解决问题的方法论,只不过不同的技术有不同的方法,也就是理论。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍理论的发展有两种方式,一种是基于实践检验结果总结出来的经验;二种是以严谨的科学理论推导出逻辑自洽的解决某个问题的方法。‍‍‍‍‍‍‍比如说,火是人类生存和进化的重要条件之一,而在远古时期人类对于火的认知还比较浅显,因此那时关于火的理论也比较基础,比如它可以取暖,可以烤熟食物等;这就是基于经验的理论基础。‍‍‍‍。

jennycisp的博客 2513

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

打破小模型极限:Phi-4如何在推理任务中超越GPT-4 | Command R7B:小模型,大用途,企业AI的高效新选择

大模型领域的发展日新月异,每天都有许多有趣的论文值得深入品读。下面是本期的论文:1、打破小模型极限:Phi-4如何在推理任务中超越GPT-42、Command R7B:小模型,大用途,企业AI的高效新选择1、打破小模型极限:Phi-4如何在推理任务中超越GPT-4Phi-4:用高质量合成数据重新定义小模型能力Phi-4 是微软推出的最新14亿参数语言模型,专为推理任务设计。与传统模型依赖网络数据预训练不同,Phi-4 创新性地将高质量合成数据贯穿训练过程,并在关键阶段优化数据混合。

m0_59164304的博客 941

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

[大模型]GLM4-9B-chat Lora 微调

LoraConfig这个类中可以设置很多参数,但主要的参数没多少,简单讲一讲,感兴趣的同学可以直接看源码。task_type:模型类型:需要训练的模型层的名字,主要就是attention部分的层,不同的模型对应的层的名字不同,可以传入数组,也可以字符串,也可以正则表达式。rlora的秩,具体可以看Lora原理lora_alphaLora alaph,具体作用参见Lora原理Lora的缩放是啥嘞?当然不是r(秩),这个缩放就是, 在这个LoraConfig中缩放就是 4 倍。

FL1623863129的博客 4439

【大模型部署】MAC OS 本地搭建部署 dify

Dify 是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,融合了后端即服务(Backend as Service, BaaS)和 LLMOps 理念,旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。

DEVELOPERAA的博客 6038

一文读懂大模型中的token

学习大模型的朋友肯定听说过大模型接口按token,自己编写代码的时候也经常看到token这个词,那它究竟是什么呢,我们一起来探究一下在大模型中,token不一定是一个完整的词。它可以是一个词、一部分词、字符甚至是标点符号。这取决于所使用的分词方法。子词分词方法(如 BPE 和 WordPiece)在现代 NLP 模型中非常常见,因为它们能够高效地处理各种语言现象,同时保持词汇表的紧凑性。带有空格前缀(如Ġworld)和不带空格前缀(如world。

2401_85378759的博客 8313

据说逼近GPT-4?国内大模型 ChatGLM4 尝鲜体验

本人从一开始ChatGLM-6B时,就一直关注这个模型。今天,智谱AI在DevDay技术开放日活动上发布了全新升级的ChatGLM4模型,这必须得体验一波。

白天安全建设,晚上全栈开发,大模型爱好者。公众号:飞羽技术工坊。 6160

GLM4模型详解 - 智谱AI开源大模型全面解析

智谱AI开源协议发布时间: 2024年6月5日开源版本: GLM-4-9B系列支持语言: 26种语言在超长上下文处理方面有突出优势提供了丰富的工具调用能力多模态能力设计优雅部署要求相对合理新手建议从Chat版本开始需要处理长文本选择1M版本图像处理任务使用V版本重视提示词设计优化效果希望这篇文章能帮助你更好地了解和使用GLM4模型!

携梦问道的博客 6128

【GLM-4部署实战】GLM-4-9B-Chat模型本地部署实践指南

在人工智能的浪潮中,深度学习模型的部署已成为技术研究和实践的热点。自然语言处理(NLP)领域,尤其是对话系统,正迅速成为智能应用的核心。GLM-4-9B-Chat模型以其卓越的语言理解与生成能力,为构建智能对话系统提供了坚实的基础。然而,模型的部署并非易事,它涉及到环境配置、依赖管理、代码编写等多个环节。本文将通过本地模型推理和OpenAI API风格服务发布测试,带你一步步完成GLM-4-9B-Chat模型的部署实践,让你对深度学习模型的部署有一个全面而深入的理解。

寻道AI,探索AI无限可能! 1万+
上一篇: 免费!快速!干货!手把手教你如何在个人电脑上搭建你自己的大模型服务!
下一篇: 数据说话:26 种 prompt 套路,效果比较
AI_小站
博客等级 码龄3年 6255粉丝 1152原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值