近年来，随着人工智能模型的快速发展，一些观点认为精心设计的提示词（prompt）已不再重要。然而，芝加哥大学的最新研究对此提出了相反的看法。研究表明，提示词在理解和应用大型AI模型中扮演着至关重要的角色，甚至已成为一种关键的科学工具。这一发现重新定义了提示词的意义，强调了其在AI模型操作和优化中的核心地位。提示词不仅帮助用户更精准地与AI互动，还为研究人员提供了探索AI模型内部机制的有效途径。
近日，由新加坡国立大学（NUS）与德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）等机构联合开发的一种新型“拖拽式大语言模型”（DnD）引发了广泛关注。该模型通过简单的提示词即可快速生成定制化的模型参数，无需传统意义上的微调过程，从而显著提升了适应不同任务的效率。研究表明，DnD模型相较于传统方法效率提升了高达12000倍，同时展现出了卓越的零样本泛化能力，为未来人工智能模型的应用开辟了新的可能性。
橘子公司推出的ListenHub产品，可通过4o技巧与提示词结合，打造高端宣传图。此方法借助专业设计思路，将产品的文本转播客功能可视化呈现，吸引广泛用户关注。通过精心策划的长图宣传材料，ListenHub不仅展示技术优势，还传递品牌价值，为市场推广奠定基础。
本文介绍了13款AI工具，旨在帮助用户提升工作效率。通过这些工具，用户可以更高效地完成任务。以ChatGPT为例，编写高质量的提示词是关键。有时它能给出令人惊艳的答案，而有时则表现得像低智能机器人。掌握这项技术，能够显著提高与AI交互的质量和效率。
为了充分发挥DeepSeek的潜力，采用认知脚手架的方法至关重要。当用户具备专家级知识时，他们能够将自己的思考和解题方式转化为具体的提示词，指导DeepSeek进行更精准的思考与解题。这种方法不仅提高了DeepSeek的输出效率和准确性，还使得复杂问题的解决变得更加高效。通过这种方式，DeepSeek可以更好地理解并应用专家的知识，为用户提供更优质的解决方案。
本文探讨了GitHub Copilot的提示词基础技巧，旨在提高代码生成的准确性和实用性，进而提升软件开发的效率。通过合理使用提示词，开发者可以更高效地编写代码，减少错误，加快项目进度。
随着OpenAI推出o1模型，提示词工程的未来趋势逐渐明朗。模型的持续优化将减少其对复杂提示词的依赖，使人类与机器的交流更加自然。预计未来，大型语言模型将能够从简单的输入中推断出更多信息，从而逐步取代当前的高级提示词技术。
提示词工程（Prompt Engineering）是与大型语言模型（LLM）进行有效交互的关键技术，其核心目标在于充分挖掘和利用模型的内在潜力，以实现复杂任务的高效完成。本文将深入探讨提示词工程的定义、发展历程、设计原则及其未来的发展趋势。
开源社区DiamantAI的负责人Nir Diamant发布了一个提示词工程技术库，旨在系统性地教授用户如何提升与AI的沟通效率，从而更好地挖掘和发挥AI的潜力。该技术库涵盖了有关提示词的所有知识，为用户提供了一站式的资源，帮助他们在各种应用场景中更高效地利用AI。
在大语言模型时代，有效的提示词对于提升AI的表现至关重要。这些提示词能够使AI的翻译能力接近专业软件，但AI系统如ChatGPT仍存在情感缺失和道德敏感性不足的问题。此外，由于训练数据中可能包含偏见和刻板印象，这些系统在处理快速变化的世界环境时显得力不从心。
本文将介绍一款名为 CogView2 的先进图像生成工具，其独特之处在于可以根据用户输入的中文或英文提示词来生成相应的图片。基于 SwissArmyTransformer 库（版本 0.2）构建的 CogView2 不仅提供了运行所需环境，还能自动下载所有必要的模型文件。文中将通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和使用这一工具。
