在今天的分享中，我将探讨“逆向Prompt提示词工程”技术。这篇文章是该主题的第三部分，旨在给大家演示如何根据已有的文本内容，逆向推导出生成该内容的关键提示词prompt。
什么是AI落地过程中的最大问题呢？如果只可以选一个我选产品，AI产品所需要的复合度比互联网时代的APP是要大的，同时对技术的依赖程度也在变深，而在实际运转过程中权重最低，作为结果就问题最大。
在大模型 AI 时代，如何通过精确的提示词，让大型语言模型给出更理想的答案，已经成为了一个热门话题。特别是，随着各种免费的提示词优化课程和指南的涌现，这似乎是未来每个人都应该掌握的一个技能。
本文介绍了关于大模型prompt的最佳实践，包括学习路径、prompt的概念和技巧、以及OpenAI官方的最佳实践指南。
本文将对 LLM 的操作方式进行分类，以明确其边界，目标是以一种非专业人士可以理解的方式来解释 LLM 的现状，为Prompt初学的设计者提供简单的理论支撑。
参数高效的微调方法SUR-adapter，可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。
弗吉尼亚理工大学和微软的研究人员两周前发现了一种新方法AoT，可以对抗思想树ToT，将所需的查询显著减少100倍。是的，您没有看错——这将显著提速增效。
