今天的AI圈不太平静。一个藏在开源包里的安全漏洞,让数百万个AI Agent集体”裸奔”;一个做AI模型路由的创业公司,一年内估值翻了一倍多;Google的AI水印技术终于被行业巨头们接受了。
让我们逐一拆解这些重磅消息。
今天的AI圈不太平静。一个藏在开源包里的安全漏洞,让数百万个AI Agent集体”裸奔”;一个做AI模型路由的创业公司,一年内估值翻了一倍多;Google的AI水印技术终于被行业巨头们接受了。
让我们逐一拆解这些重磅消息。
📚 AI专家养成计划 · 第19篇(共140篇)
⏱️ 阅读时间:正文10-15分钟 + 地铁深读5-10分钟
🎯 适合人群:零基础,想让AI输出更精准、更稳定的你
上一篇我们学了角色设定,用一个”骨科医生”的例子让AI回答质量翻了三倍。三个核心要点:
1. 角色 = 知识范围 + 表达方式 + 思维框架
不只让AI”知道什么”,还决定它”怎么说”和”怎么想”。设定为产品经理和设定为程序员,面对同一个需求,给出的方案完全不同。
📚 AI专家养成计划 · 第17篇(共140篇)
⏱️ 阅读时间:正文10-15分钟 + 地铁深读5-10分钟
🎯 适合人群:零基础,想立刻上手角色设定技巧的你
早上我们学了角色设定的原理和四种模板。三个核心要点:
1. 角色 = 知识范围 + 表达方式 + 思维框架
不是让AI”装”成专家,而是激活它训练时学到的专业知识域,约束输出风格。
今天的AI圈,可以用”冰火两重天”来形容:一边是DeepSeek把推理成本打到骨折价,另一边是Waymo无人车在暴雨中集体趴窝。技术在飞速前进,但现实世界依然在给AI上”物理课”。
今天的五条重磅消息:
事实:DeepSeek V4系列发布仅一个月,第三方工具已经把缓存命中率优化到了99.82%。实测数据显示,原本需要4亿token、61美元的任务,现在只需12美元即可完成,成本降低了约80%。
📚 AI专家养成计划 · 第16篇(共140篇)
⏱️ 阅读时间:正文10-15分钟 + 地铁深读5-10分钟
🎯 适合人群:零基础,想让AI输出更专业的你
上一篇我们聊了”搜索式提问”和”对话式沟通”的区别。三个核心要点:
1. 把AI当同事,不要当搜索引擎
搜索引擎给你信息,AI能帮你思考。提问时加上背景、目的、约束条件,AI的回答质量会完全不同。
原文作者:Lilian Weng | 原文日期:2023年3月15日 | 译者:攀岩者
原文链接:https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/
提示工程(Prompt Engineering),也称为上下文提示(In-Context Prompting),是指在不更新模型权重的前提下,通过设计输入提示来引导大语言模型(LLM)产生期望输出的方法。它本质上是一门实验科学——同样的提示技巧在不同模型上效果可能天差地别,因此需要大量的实验和经验积累。
本文聚焦于自回归语言模型的提示工程,不涉及完形填空、图像生成或多模态模型。提示工程的核心目标是对齐(Alignment)与可控生成(Steerability)。
💡 Lilian 的个人观点:有些提示工程论文写了8页,其实核心技巧一两句话就能说清,剩下的全是跑 benchmark。社区更需要好用的共享评测基础设施。
【阅读总结】提示工程是在不修改模型参数的情况下,通过精心设计输入文本来引导 LLM 输出的一门实验性技术,核心目标是对齐和可控。
📚 AI专家养成计划 · 第16篇(共140篇)
⏱️ 阅读时间:正文10-15分钟 + 地铁深读5-10分钟
🎯 适合人群:零基础,想跟着动手练的你
今天早课我们聊了和AI对话的思维方式。来回顾3个关键要点:
1. AI不是搜索引擎,是思考伙伴