2024年春节，我其实已经尝试过用AI的介入，来完成一些原本长辈需要我才能完成、但实际上并没有什么难度的问题。例如帮助长辈学习如何用提示词（Prompt），使用类似“什么问题+细节描述+发生场景+附加需求”这样的结构来获得更准确的回复，或是发掘一些AI App中自带的例如一键P图等功能。
"Deepseek R1不就是一个参数更大的语言模型吗？随便问问题就行了，还需要什么特殊技巧？"——当你说出这句话时，是否意识到自己正像《西游记》里高举紫金葫芦的妖怪，对着齐天大圣叫嚣："我叫你的名字，你敢答应吗？"
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。
