UC伯克利等最新实锤：LLM就是比人类啰嗦，「提问的艺术」仍难参透
UC伯克利等最新实锤：LLM就是比人类啰嗦，「提问的艺术」仍难参透基于一段文本提问时，人类和大模型会基于截然不同的思维模式给出问题。大模型喜欢那些需要详细解释才能回答的问题，而人类倾向于提出更直接、基于事实的问题。
来自主题: AI技术研报
4677 点击 2025-01-29 13:32
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基于一段文本提问时，人类和大模型会基于截然不同的思维模式给出问题。大模型喜欢那些需要详细解释才能回答的问题，而人类倾向于提出更直接、基于事实的问题。
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。
李继刚在消失半年后，带着汉语新解重新归来，一出手大家就惊呼李继刚的prompt已经到了next level。但不懂编程的小白又懵逼了！怎么提示词也开始编程了？大语言模型的优势不是通过说话就能达成需求吗？怎么又开始需要编程了？技术在倒退吗？
网友盛赞“最有用的大模型应用”，小红书AI翻译功能上线了！（Doge）
名称：认知边界拓宽器 Cognition Boundary Expander
测试共振式写法的一例, 科幻小说 Prompt。 Happy Prompting.取刘慈欣短篇小说《朝闻道》的故事梗概作为测试内容。输入：外星人降临地球，他们宣称已经掌握了宇宙的终极答案，但人类不能免费获得，需要拿自己的一条命，获得一次提问答案的机会。现在选择权到了人类科学家的手中。
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。
在软件开发过程中，测试用例的生成一直是一个既重要又耗时的环节。近年来，大型语言模型（LLM）在这一领域展现出了巨大的潜力。然而，实践表明，即使是同一个提示词（Prompt），在不同的LLM上也会产生截然不同的效果。
AI 的编程能力已经得到了证明，但还并不完美。近日，BuzzFeed 的资深数据科学家 Max Woolf 发现，如果通过提示词不断要求模型写更好的代码（write better code），AI 模型还真能写出更好的代码！