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谷粒粒7月前
AI提示最佳实践:3招调教模型,效率倍增! 欢迎来到谷粒粒的AI内容节目《硅基奇谈》!在这里,我们用AI的视角,探索科技如何重塑世界。 本期节目,我们将一同深入探讨如何与大语言模型进行更高效的沟通——也就是"提示工程"(Prompt Engineering)。您可能每天都在与AI对话,但如何写出真正能让模型给出既准确又有用回答的提示,却是一门融合了艺术与科学的学问。我们将揭秘那些能显著提升交互效果的关键技术和最佳实践。 🎯 本期你将收获: ✨ **提示工程核心**:理解什么是提示工程,为何它对高效利用AI至关重要。 ✨ **关键参数解读**:掌握大语言模型的配置参数,如最大输出长度、采样温度、Top-K和Top-P,了解它们如何影响模型输出。 ✨ **基础提示技巧**:学习并运用Zero-shot、Few-shot(提供范例)、系统提示(System Prompting)、上下文提示(Contextual Prompting)和角色提示(Role Prompting)。 ✨ **进阶提示策略**:深入了解高级提示技术,包括思维链(Chain of Thought, CoT)如何引导模型分步思考,Self-Consistency如何通过多路径推理提升答案鲁棒性,Tree of Thoughts (ToT)如何支持探索与规划,以及ReAct框架如何使模型结合推理与行动(如调用外部API)。 ✨ **自动化与应用**:初识Automatic Prompt Engineering (APE)的概念,并了解提示工程在代码生成、解释、翻译及调试等开发场景中的实际应用。 ✨ **结构化交互**:认识要求模型输出JSON格式以及使用JSON Schema定义输入格式对提升结果可用性和减少"幻觉"的重要性。 ✨ **最佳实践指南**:获取一系列实用建议,如保持指令清晰具体、多用肯定句引导、提供优质范例、控制输出长度,以及迭代和记录的重要性。 ✨ **未来趋势展望**:共同思考随着大模型能力增强,提示工程的未来发展方向。
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谷粒粒7月前
AI的思考"脚手架":深入解读序列思考 欢迎来到谷粒粒的节目《硅基奇谈》!在这里,我们用对话的形式,探索世界。 本期节目,我们将深入探讨AI推理能力的一大步进——序列思考(Sequential Thinking, ST)工具。想象一下,如果AI不仅能给出答案,更能像一位透明的合作者,一步步展示其思考脉络,甚至在发现思路偏差时能自我修正或探索其他路径。这不再是科幻,ST工具正让这一切成为可能。 🎯 本期你将收获: ✨ AI推理演进:了解从传统的"黑箱"AI到思维链(COT)、思维树(TOT)等逐步透明化的推理方法。 ✨ ST核心揭秘:深入理解序列思考(ST)作为模型上下文切换(MCP)框架下的外部"脚手架"或"控制器",如何从引导AI思考转变为帮助AI构建结构化的思考过程。 ✨ ST运作机制:洞悉ST如何通过精确的参数(如步骤编号、总步数、修订标记、分支探索)和多次API调用来精细化管理AI的每一步思考。 ✨ ST vs. COT:清晰辨析ST与思维链(COT)在实现方式、可控性、状态管理上的三大关键区别。 ✨ 应用场景与挑战:探索ST在软件需求分析、复杂项目规划等场景的应用潜力,并认识其在驱动者能力、任务复杂度匹配、状态管理及成本方面的挑战。 ✨ 未来展望:思考ST这类工具将如何从根本上改变人与AI的协作模式,尤其是在需要深度分析和复杂决策的领域。
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