上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名
上下文就是一切！行业热议话题：提示工程是否应该改名这几天 AI 圈子有个非常有必要也非常热的讨论就是提示工程是不是应该被称为“上下文工程”更加适合。
来自主题: AI技术研报
5240 点击 2025-06-28 16:54
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这几天 AI 圈子有个非常有必要也非常热的讨论就是提示工程是不是应该被称为“上下文工程”更加适合。
昨天最热的的两篇文章是关于多智能体系统构建的讨论。 先是 Anthropic 发布了他们在深度搜索多智能体构建过程中的一些经验，具体：包括多智能体系统的优势、架构概览、提示工程与评估、智能体的有效评估等方面。
还记得DeepSeek-R1发布时AI圈的那波狂欢吗？"提示工程已死"、"再也不用费心写复杂提示了"、"推理模型已经聪明到不再需要学习提示词了"......这些观点在社交媒体上刷屏，连不少技术大佬都在转发。再到最近，“提示词写死了”......现实总是来得这么快——乔治梅森大学的研究者们用一个严谨得让人无法反驳的实验，狠狠打了所有人的脸！
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。
未来，掌握持续提示工程技术的开发者，将主导下一代智能系统的进化方向。
不断迭代简单的提示词「write better code」，代码生成任务直接提速100倍！不过「性能」并不是「better」的唯一标准，还需要辅助适当的提示工程，也是人类程序员的核心价值所在。
在人工智能快速发展的今天，提示工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的环节。然而，当我们需要生成适应不同场景的情感文本时，传统的单一目标提示优化方法往往显得力不从心。
PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合，在几分钟内创建高效的prompts。
一家总部位于美国加州的初创公司Tilde，正在构建解释器模型，解读模型的推理过程，并通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。相比直接优化提示的提示工程，这一方法展现出更灵活高效的潜力，有望重塑AI交互方式。
近期，微软研究团队发布了一项重要的研究成果，揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法（如Medprompt）到原生推理机制（如OpenAI的o1）演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论，探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。