如果你還在網(wǎng)上搜集那些“寫給小白的提示詞指南”或者“10個讓你效率翻倍的提示詞模板”，我建議你先停一停。不是說那些東西完全沒用，它們就像是教你如何擰螺絲刀，能讓你入門。但如果你想真正理解你手里的這個“電動工具”——大型語言模型（LLM）——甚至想用它造出點新東西，你需要知道的遠不止這些。真正有趣、也真正讓人頭疼的，是那些反直覺、不合常理的地方。這些“怪癖”恰恰揭示了LLM工作的某些底層邏輯，或者至少是...

網(wǎng)上充斥著各種Prompt“最佳實踐”指南，很多都流于表面。你可能已經(jīng)看過不少，感覺就像食譜一樣，告訴你加幾勺這個、幾勺那個。但今天，我們來點硬核的，看看搜索巨頭谷歌內部是如何系統(tǒng)性地理解和實踐PromptEngineering的。這份來自Google的白皮書，扒開了PromptEngineering的外殼，直指核心。準備好，這篇東西值得你收藏和反復琢磨。為什么PromptEngineering這么重要？首先，得明白LLM（大語言模型）到底是個啥。別被那些花...

我們正處在一個AI應用爆發(fā)的時代，各種基于大型語言模型（LLM）的應用層出不窮。然而，在眼花繚亂的技術名詞背后，真正決定這些應用智能化程度和用戶體驗的關鍵要素是什么？我認為是上下文管理。LLM的智能之源：對上下文的精準把握要理解上下文管理的重要性，我們必須回到LLM的核心工作原理。正如之前所述，LLM的本質是預測下一個token。這種預測能力看似簡單，卻蘊含著巨大的潛力，因為預測的準確性完全依賴于上下文的質量和廣...

最近關于MCP的介紹文章越來越多了，我也做了一個系統(tǒng)性的學習，并且寫了一些代碼。本文主要介紹核心概念，后面有機會做一些實操分享。隨著人工智能（AI）技術的飛速發(fā)展，各種大型語言模型（LLM）不斷涌現(xiàn)，如何讓這些模型更便捷、更高效地與外部世界連接，成為構建強大AIAgent的關鍵命題。模型上下文協(xié)議(MCP)正是在這種背景下誕生的——它致力于為AIAgent和外部世界（數(shù)據(jù)庫、API、文件系統(tǒng)等）提供一個通用、標準化的交互方...

本文不對manus的實際能力做評判，能力口徑暫時都來自于官方宣傳，真實是什么樣的，還有待參與過內測的網(wǎng)友們整理資料，各抒所見。讓子彈再飛一會兒:)本文目的主要在于介紹什么是自主Agent最近，人工智能領域又迎來了一次熱潮，Manus這款新產(chǎn)品的發(fā)布引起了大眾的關注，它被宣傳為一個"通用Agent"，號稱能夠成為大眾化的數(shù)字助理。那么，到底什么是自主Agent？Manus又有何特別之處？讓我們通過與另外兩款知名AIAgent工具AutoGPT...

大家好！最近很多小伙伴在使用DeepSeek模型時遇到了困惑：為什么同樣的任務，換一個模型效果就天差地別？其實，這很可能是因為沒有用對提示詞！今天我們就來揭秘DeepSeek兩大模型（V3和R1）的「性格差異」，教你如何對癥下藥寫出完美提示詞！選中“深度思考”即為R1推理模式，不選則為V3一、模型界的"閃電俠"vs"思考者"如果把大模型比作職場員工，那么DeepSeekV3和R1就是兩種完全不同的人才：??DeepSeekV3（GPT型）?人設：高效...

你以為寫AI提示詞需要代碼思維？要學"結構化""語義壓縮"？——錯！官方早就把"標準答案"喂到你嘴邊了！操千曲而后曉聲，觀千劍而后識器這些覆蓋300+場景的官方模板庫，就是你的AI速成秘籍！雖然官方示例各有偏向，但是它們絕大多數(shù)都是通用的，你可以拿其他家的示例直接在DeepSeek中測試運行！??手把手教學現(xiàn)在開始，文末附鏈接??????Google：職場人效率核武器[職場神器合集]?周報生成器：自動整理工作進展+數(shù)據(jù)可視化?PPT大...

各位小伙伴，最近OpenAI發(fā)布了Operator的研究預覽版，這是一個可以使用自己的瀏覽器為你執(zhí)行任務的AI代理，引起了廣泛關注。今天，我們來聽聽AI大神AndrejKarpathy對此的看法。他不僅深度參與了OpenAI的早期項目，還對AI的發(fā)展有著深刻的見解。文章要點總結：?Operator的類比：Karpathy將OpenAI的Operator比作數(shù)字世界的人形機器人，兩者都是通用的系統(tǒng)，能夠通過接口（鍵盤鼠標或人體）執(zhí)行各種任務。?混合自主的未來：這類A...

AI指令的秘密：三個關鍵詞就能讓AI效果翻倍大多數(shù)人用AI的方式都太直接了。他們輸入問題，得到答案，就像在用計算器，這通常也能夠取得不錯的效果。但有趣的是，僅僅加入幾個特定的關鍵詞，就能讓AI的回答質量產(chǎn)生質的飛躍。神奇的關鍵詞效應我發(fā)現(xiàn)三個特別受歡迎的關鍵詞模式：1."roast"普通提示："幫我看看這段代碼有什么問題"roast提示："請用最犀利的方式roast一下這段代碼，指出所有可能的問題，不用顧及我的感受"或者是更...

你是不是也經(jīng)常遇到這樣的情況：面對一本厚厚的專業(yè)書籍或一篇長篇報告，讀到一半就感覺信息量過載，忘了前面講了什么？辛辛苦苦做完讀書筆記，回過頭來看卻發(fā)現(xiàn)抓不住重點？在信息爆炸的時代，高效閱讀和知識管理變得尤為重要。今天，我們就來聊聊一種能幫助我們更好地理解和吸收復雜信息的有效方法——漸進式摘要，并介紹如何借助強大的AI大模型來實現(xiàn)它。什么是漸進式摘要？漸進式摘要，顧名思義，指的是逐步深入、層層提煉...

??AI，不僅是高科技，更是新助手！許多人一提到AI，就想到深奧的算法和復雜的代碼。其實，AI已經(jīng)化身為我們身邊可靠的助手，它正在以你意想不到的方式，讓生活變得更便捷、更高效。這些變化，都基于AI強大的能力：?多模態(tài)能力:AI不再只理解文字，還能“看懂”圖片，聽懂聲音。例如，VolkswagenofAmerica的車輛手冊查詢，就可以通過手機攝像頭識別儀表盤的指示燈，而Snap的“MyAI”聊天機器人，能理解你發(fā)給它的文字和圖片，實...

在與AI對話時，掌握正確的提示詞策略至關重要。今天，讓我們深入探討四種典型場景，以及每種場景下的最佳提示詞使用方法。第一種：雙方都知道這是最簡單的交互場景。當你和AI討論的話題是雙方都熟悉的領域時，保持提示詞的簡潔直接即可。??提示詞原則：?使用簡短、直接的描述?無需過多背景解釋?直接說明你的需求示例：?不推薦："能否請你幫我詳細解釋一下地球是圓的這個基本天文學知識，包括相關的科學證據(jù)和歷史發(fā)現(xiàn)..."?...

時光飛逝，轉眼間ChatGPT已經(jīng)陪伴我們兩年了。這兩年，AI技術如同一場席卷全球的革命，悄然改變著我們的工作和生活方式。今天，讓我們一起回顧這段令人興奮的旅程。本文寫的都是ChatGPT，但實際上我目前最喜歡的大模型是Claude3.5Sonnet:)初識ChatGPT：開啟智能新紀元還記得兩年前，我懷著忐忑和好奇注冊了ChatGPT賬號。那是一個充滿未知的開始，我開始嘗試讓AI說各種我想要的內容，讓它寫markdown，嘗試突破chatgpt的限制讓網(wǎng)...

寫在前面用大模型AI解決問題的思路可以有以下幾個方面：1.將現(xiàn)有任務拆解成標準操作流程(SOP)，在合適的環(huán)節(jié)融入AI。2.充分發(fā)揮AI的優(yōu)勢（如語言能力、概率推斷和模式識別），增強內容類任務。3.利用AI進行任務的分析、識別、解釋和重寫等。寫作類任務是最適合用AI增強的領域，別輕視AI生成的內容質量，可能只是我們沒有找到合適的方式。當前AI的一個特點是：“Garbagein,Garbageout”。僅憑簡短的提示詞難以獲得高質量的結果。...