300元一学期，谁在教县城老人写AI“prompt”
300元一学期，谁在教县城老人写AI“prompt”这届老年人，沉迷300块的老年大学AI课
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6865 点击 2025-04-09 15:10
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这届老年人，沉迷300块的老年大学AI课
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。
最近计划用AI编程重写自己的网站，后台功能已开发差不多。
今天我兴奋地跟大家分享一个超级实用的新资源——Claude团队刚刚发布了一份全面的Prompt Engineering指南！作为一个每天都在摸索各种AI提示技巧的科技爱好者，我第一时间深入研究了这份指南，发现这简直就是AI无代码开发的宝典啊！
Prompt 为什么重要
大模型在文本生成方面取得了卓越的成就，通过合适的prompt设计，往往可以使得生成结果符合特定的需求。但是为属性繁多的任务设计出合适的prompt是很困难的。一种解决方案是通过线性组合方式或者其变种将每个属性对应的模型在生成logits上进行融合。鉴于属性之间可能存在的冲突现象，这种方案无法保证模型的主属性不受其他模型的干扰。
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
Anthropic 昨晚发布了他们最新的 Claude 3.7 Sonnet 混合推理模型，并在官网同步更新了 Claude 3.7 的系统提示词。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。