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#弗莱迪海默 #阿沙巴特菲尔德 #爱德华弗朗 #埃利奥特斯佩勒 #梦向预警 背景: 在12-11的刻意纵容下 10-95和Zero也都放开了手脚 后知后觉的Three终于意识到 被他瞧不起的人工智能们似乎远没有自己想的那么简单 “只要你承认自己是一个只会恶作剧的小混蛋我就帮你。” “你为Lady准备的早餐并不合她的胃口,我已经为她更换了。” “相信我,10-95和12-11已经对你手下留情了。” “你总不会也想要报复我吧!” —————————— 使用片段来源: 《贝茨旅馆》【More】 《回到火星》【Asa】 《六度颤栗》【Ed】 《废柴舅舅》【Elliot】 BGM: 《小猫坏事做尽!(neko neko nene)》小鷹 —————————— up的碎碎念: 小猫刚来就去瞎碰10-95的电脑~ 然后调整烤箱温度就在今天大清早~ 小猫盗了账号偷偷摸摸宿舍里上网~ 登陆公司论坛后就从小开始骂到老~ 坏猫坏猫~恶作剧了还想好?~ 坏猫坏猫~兜兜转转逃不掉~ 坏猫坏猫~看人机们把你搞~ 坏猫坏猫~我们一起把他笑——(`ヮ´ )σ`∀´) ゚∀ ゚)σ 《赛博病毒 中》完整版可加小群:687/603/882 本来想彻底疯狂,结果搞砸了【我下回还敢 群内还会不定时掉落双男主的番外小簧文和音频条哦啾咪~ヾ(´ω゚`) 有人看就出下一集(<ゝω・)☆ 求求你们来看吧!!!我真的会继续做的!!!(´;ω;`)
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Prompt工程师面试录音丨Prompt编写及调优 📘 高质量 Prompt 是怎么写出来的?这是一个更专业、更可复用的方法体系 一、Prompt写法:结构比内容更重要 1)先定任务,再写指令(避免模型乱跑) 很多“答偏”问题的本质,是提示词不明确导致模型不知道该执行什么任务。先判断任务属于哪种类别(分类任务;内容生成;推理/解释;角色模拟;决策辅助),然后再写Prompt,效果会稳很多。 2)写Prompt不是一句话,而是“一套结构” 常用的方法是把提示词拆成五块:角色、动作、场景、限制条件、示例 比如: 【身份】你是一名商业分析师 【任务】请用表格总结某品牌的竞争格局 【场景】基于公开信息进行分析 【规则】不能编造数据,不得输出虚假事实 【示例】参考我提供的格式 3)比起一句长prompt,把信息分条写效果提升非常明显: 4)如果任务涉及分析或逻辑,可以加一句:“请先分步骤思考,再输出最终答案。”思维链是非常有效的认知引导。 5)提前告诉模型不能做什么,比如:遇到信息不足要反问;不允许杜撰;涉及隐私内容必须拒答 二、Prompt 调优:不是改一句话,而是系统迭代 1)迭代式写法:v0→v1→v2→v3 大部分人一上来就想写出“完美Prompt”,其实不现实。 流程是:v0:最小可运行版本;v1:加入角色 + 限制;v2:增加示例、结构化输入;v3:增加错误防护、输入输出格式化 每一版测试一次,逐步修正,这套方法能让复杂场景的稳定率显著提升。 2)参数协同: 常用的原则:客服/问答:0.2~0.4(更严谨);内容创作:0.7~1.0(更有创意);代码:0.1~0.3(减少误差) 如果需要严格遵守专业术语,则提高top_p的控制力度。 3)上下文增强:给模型提供“知识前置”,让模型带着“背景知识”思考,准确率会提升非常明显。 三、Prompt效果评估:不要靠感觉判断好坏 1)量化指标:任务准确度、文本相似度、风格一致性、内容误差率(适合可重复测试的 AI 产品) 2)场景测试:极端输入(错别字、模糊表达);多轮对话(连续20轮不崩溃);AB测试不同Prompt的对比结果 四、常见Prompt写作误区 ❌ 写得太模糊:“写点有趣的内容” ❌ 限制太死:“用七言绝句介绍云计算” ❌ 忽略文化差异:针对不同国家用户,表达方式要本地化。 #面试技巧#AI #AI产品经理#面试录音
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