小红书AI翻译加急上线，网友评论区玩起Prompt，背后大模型被扒出
小红书AI翻译加急上线，网友评论区玩起Prompt，背后大模型被扒出网友盛赞“最有用的大模型应用”，小红书AI翻译功能上线了！（Doge）
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3598 点击 2025-01-20 21:03
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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。
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。
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）展现出了令人惊叹的能力，但在因果推理这一人类智能的核心能力上仍面临重大挑战。特别是在从相关性信息推断因果关系这一任务上，现有的大语言模型表现出明显的不足。
人工智能正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这场技术革命中，Anthropic等领先企业描绘了一幅令人振奋的未来图景：智能代理系统将在各行各业发挥重要作用，从客户服务到软件开发，AI都将成为不可或缺的助手。然而，在这片繁荣景象的背后，一个潜在的危机正在悄然滋长。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用已经渗透到创意写作的方方面面。
在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
为了优化小模型的提示词，我们不得不求助于计算成本高昂的大模型。这种依赖不仅增加了开发成本，还限制了小模型的应用场景。