Prompt
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Kan先生
程序员，
从事AI大模型领域，
坚定的辩证唯物主义者。
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从提示词到共振：李继刚的AI沟通法则
在极客公园的演讲中，李继刚分享了他对提示词的深入研究，提出了通过场域和共振达到与AI深层次交流的策略。他分析了AI的存在属性，指出未来提示词将因AI进化而变得更为简洁和高效。原创 2024-12-28 15:41:47 · 1380 阅读 · 0 评论 -
AI模型优化:提升准确性与降低幻觉的经验分享
本文探讨了通过使用COT-思维链、格式化输入、调试Prompt、合理使用大模型参数、Few-Shots技术等方法，提升大模型的准确率和减少幻觉的有效途径。这些策略在工程应用中展现出显著优势，帮助提升大模型在复杂推理任务中的表现。原创 2024-12-27 16:52:47 · 2131 阅读 · 0 评论 -
高效设计AI Prompt:10大框架详细对比与应用
本文对CRISPE、ICIO、BROKE等AI交互框架进行了深入分析，详细介绍了各框架的结构、优缺点及适用场景。通过对比，帮助读者选择最合适的框架来提高AI交互效率，优化任务执行和结果输出。原创 2024-12-27 13:20:47 · 1624 阅读 · 0 评论 -
结构化Prompt：让大模型更智能的秘诀
本文详细介绍了结构化提示词（Prompt）的概念、构建方法及其优势，强调了如何通过清晰的层级结构和思维链提升大模型的性能。同时，探讨了结构化Prompt的局限性与开发工作流，并提供了实用的模板和技巧。原创 2024-12-25 17:47:54 · 1659 阅读 · 0 评论 -
从零到一：如何快速生成和优化Prompt
本文介绍了如何高效编写和优化Prompt，帮助读者快速从0到1生成有效的Prompt。文章提供了“万能模板”，通过角色设定、问题描述、目标明确和要求补充四个步骤，简化了Prompt的编写流程。还结合实际示例，讲解了任务拆分与角色选择的技巧，旨在提升生成效率和准确性。适合想要深入了解Prompt优化方法的开发者和技术人员。原创 2024-12-25 16:15:54 · 3603 阅读 · 0 评论