提示工程师Riley Goodside小哥，依然在用「Strawberry里有几个r」折磨大模型们，GPT-4o在无限次PUA后，已经被原地逼疯！相比之下，Claude坚决拒绝PUA，是个大聪明。而谷歌最近的论文也揭示了本质原因：LLM没有足够空间，来存储计数向量。
数学大佬陶哲轩力荐，哈佛反向学习法火了：教会AI就是教会自己。
新加坡举办了首届GPT-4提示工程竞赛，Sheila Teo取得了冠军，我们来学习借鉴她采用的三项提示技巧： 使用CO-STAR框架构建提示词 2.使用分隔符将提示词分段 3.使用LLM系统提示
不会写 prompt 的看过来。
去年 11 月 8 日，新加坡政府科技局（GovTech）组织举办了首届 GPT-4 提示工程（Prompt Engineering）竞赛。数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠，成为最终的提示女王（Prompt Queen）。
本文基于数势科技创始人&CEO黎科峰博士，百川智能联合创始人焦可，腾讯研究院副院长刘琼，蓝驰创投投资合伙人、TGO鲲鹏会学员石建平以及实在智能联合创始人、CMO张俊九等五位行业大咖在InfoQ主办的QCon全球软件开发大会的圆桌讨论整理。
当下，如果我们希望通过 ChatGPT 得到有用的信息，就必须知道如何向它发出清晰的指令。为了指导用户写一个好的 prompt，OpenAI 官方曾上线了 Prompt engineering，谷歌和微软也有类似的动作。
人类设计 prompt 的效率其实很低，效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底，ChatGPT 上线，同时引爆了一个新的名词：提示工程（Prompt Engineering）。
Karpathy力推代码生成任务增强流程，让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%，不用微调不用新数据集训练，让大模型代码能力大幅提升。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。
