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分享6个平时我最常用的Prompt心法。
作者作为常靠AI帮忙的普通用户,分享6个与AI对话的心法技巧。包括让AI选角色回答、回答前追问、与AI辩论、预演失败、反向推提示词和双层解释法,助大家与AI有效协作。
用中等难度prompt做高效post training
近年来,RL后训练在LLM发展中至关重要,但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法,通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率,经多基准实验验证其优越性,也指出方法局限与未来方向。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
Gemini 的 PPT 生成:使用技巧及模板提示词
Gemini APP 上线 PPT 生成能力,可通过提示词精细控制,还能与谷歌产品打通。文章介绍其使用方法,如开启 Canvas 模式、利用搜索填充内容等,还分享百搭 PPT 风格提示词。
刚刚,ChatGPT支持MCP了!一句Prompt即可全自动化
今天,OpenAI官宣ChatGPT的MCP功能上线,仅Plus和Pro用户可用。MCP可让AI模型等标准化交互,使ChatGPT自动化程度大幅提高。官方Demo展示其强大潜力,网友态度积极,但功能仍有改进空间。
别再设计 Prompt,顶尖工程师已经开始写 Loop 了!
2026年6月,“Loop Engineering(循环工程)”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词,而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册,介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
Google研究发现:Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计!
Google和剑桥大学研究多智能体系统,发现提示设计影响大,有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化,实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型,对比多种方法,在多任务上性能显著提升。
Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。
静态技能已死:cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题,Cognee作为开源知识引擎,将skills视为活的系统组件,通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化,还介绍了相关应用及社区反应。
还在手搓PPT?试完这款AI,我连夜卸载了付费模板库
新智元报道,今年AI从「卷分数」变为「卷干活」。商汤升级的「办公小浣熊3.0」是超级「办公搭子」,能做PPT、分析数据、写报告。其APP即将上线,还实现全链路国产化适配。