在完成前两期的共享后，咱们与马骁腾敦朴进行了一次线下会面。未必Manus热度飞扬之际，咱们借此契机就AI家具的改日标的张开了交流，并探讨了改日行径的形貌。咱们计算邀请更多来自AI鸿沟的不同方面的东谈主士参与共享，包括在读博士（东谈主工智能鸿沟）、AI家具首创东谈主以及想象机行业大咖（如：MVP）等。咱们真挚接待诸君粉丝一又友们加入咱们的共享行径，抒发我方的不雅点。让咱们共同交流对于当下AI的热门话题，或是探讨责任与生涯中的其他不雅点和振奋。
主讲东谈主马骁腾，利物浦大学硕士，大厂资深家具运营巨匠（，Opera，天工AI），近两年转向东谈主工智能，是国内前5的C端AI家具脱手团队成员。
主讲东谈主传话
算作互联网家具与学问传播从业者，我所作念的共享会尽可能以行业趋势为基础。我会学习论坛巨匠的发言，模仿学界对 AI 行业发展的深度念念考来为不雅点提供佐证。
这些共享定位为科普性质，我会对巨匠不雅点张开多维度认识、延长与重构，将其转变为公众易于领会的科普素材，确保每一个复杂看法都能澄莹呈现。刻下，AI 鸿沟信息过载，各类媒体发布的资讯质地良莠不皆。我生机通过这一系列共享，助力公共穿透表象、知悉骨子，树站立确的 AI 融会，培养基本的判断才能。
如斯一来，当公众斗争到考虑新闻时，概况准确判断该鸿沟的发展阶段，鉴识是终表示时期打破，如故仍处于实验室研发阶段，进而更好地领会和应用 AI 时期。
在3月20日，我去干与了一个微型论坛，在清华大学精密光机电系统想象与限制实验室奉行主任吕爽教诲的共享要道，他提到了“还要不要学领导语”，以及“调教AI的隐秘：让你的领导词效率倍增的环节政策”。这个对于领导语的念念考给了我启发，也促成了这次共享，这次共享中枢的来讲就是四个字“学会抒发”。
（如下为直播共享的内容节录）
与模子对话时，参与其中的变装不啻2个
在东谈主工智能交互鸿沟，可将AI视为具备智能处理才能的对话主体。刻下AI时期已具备较高水平，用户与模子的交互遵守骨子上取决于领导词工程（Prompt Engineering）的掌合手进程。这访佛于与东谈主类助手的疏通逻辑：信息传递的准确性胜利影响任务奉行效率。
对话系统主要包含三个中枢变装：
用户（User）：需求发起方，通过天然语言指示明确任务主义（如生成诗歌、想象剪纸决策等）
助手（Assistant）：模子奉行端，证据用户输入进行响应输出
系统（System）：隐式限制层，通过API参数预设模子行动特征与响应轨则
时期终了层面，系统变装（System Role）算作底层限制机制，通过代码层预设决定模子的身份属性与响应范式。典型应用场景包括：
变装界说：将模子截至为「严谨的历史学家」或「幽默的聊天佑手」
输出表率：诞生响应长度、形态限定等（如电影推选不特出3部）
以电影推选智能体为例：
在此交互过程中，系统领导词持久隐式限制输出轨则，而用户无需在显性对话层重迭设定。这种机制灵验分离了功能设定与具体任务奉行，是构建专科鸿沟智能体的环节时期旅途。
需特殊详实：系统变装的设定胜利影响模子输出质地，但其限制逻辑对终局用户不成见。设备者在API调用时必须明确界说系统参数（system_content），而普通用户通过界面交互时，考虑限定需内嵌于对话险峻文终了。
Prompt是什么
在探讨“prompt”考虑看法前，先明确其在剑桥辞书中的解说，“prompt”算作动词，意为“make something happen”，即引起、导致。在与模子交互的情境中，“prompt”指问题的发起以及对收尾产生影响的身分。“prompt engineering”（领导工程）旨在让模子按照指定条目运行，以给出最好收尾，确保模子回复的踏实性和连续性。例如句子“We apply a prompt engineering technique to determine the ideal prompt”，体现了通过领导工程时期服气空想领导，使模子按设定回复。
从理性看法来看，“prompt”可领会为一种指示，但它与问题自身有所区别。在与模子对话时，用户的输入频频包含指示和问题两部分，需要将二者永别看待。比如仅输入“写一个故事”，由于短少具体指示信息，生成的故事类型具有多种可能性，可能是笑剧、恐怖故事或演义等。由此可见，输入指示（即“prompt”）的效率严重依赖于用户的抒发，好多时辰并非模子无法责罚问题，而是用户抒发不够精确。
从理性看法来讲，“prompt”的骨子是抒发本意，即脑海中实在想抒发的内容。这访佛于高中写稿文，敦朴给定题目后，学生需将脑海中的想法澄莹抒发出来。好多时辰，咱们以为模子回答不妥贴预期，认为模子“笨”，其根源往往在于咱们自身未能用笔墨准确澄莹地抒发出脑海中的想法。因此，在编写“prompt”或向模子发问时，咱们应反念念自身抒发是否宽裕澄莹。
Prompt 为什么紧迫
在评估模子效率时，存在这么一个公式：模子效率 = 大模子才能×（任务 + 领导词）。这与之前提到的“领导 + 问题”相呼应。其中，任务是每个使用者自身私有的，其他东谈主难以清醒。环节在于，使用者能否澄莹地拆解自身任务，并将其与领导词灵验组合。
大模子才能是一个紧迫身分，它如同乘法中的一个因数。若大模子才能强，比如其才能基数为 10，相较于才能基数为 0.1 的模子，最终产生的效率会有巨大互异，前者能使效率普及 100 倍。天然咱们可以采取才能更强的大模子，但在这个公式中，“任务 + 领导词”这两个因数同样至关紧迫。
大模子才能决定了其领会指示的进程，模子越奢睿，在认识要道的发扬就越好。因此，咱们天然生机所选用的模子具备更高的智能水平，同期也要确保任务描摹澄莹、领导词精确，如斯才能普及模子的最终效率。
对于 AI 对话家具的设备者而言，在处理用户输入时，会为访佛“你好”这么的语句添加注视（comet）并进行认识后再复返收尾。在大模子的期骗中，需要进行无数的意图识别责任，以判断用户输入问题的类型，同期开展诸多领导工程考虑责任来恢复问题。
其主义是确保模子的恢复与用户问题细巧考虑。这条目用户抒发澄莹，因为用户抒发越澄莹，模子进行意图识别就越容易。若用户抒发意图暗昧，即便期骗了领导工程，模子也会感到困惑，难以领会用户的好奇。
在用户与模子的交互中，抒发是双向的。用户通过领导词抒发需求，其中访佛于“作念”这么的动词尤为环节，“prompt”可领会为动作的发起抒发，必须澄莹明确。模子则需领会用户的实在意图，不仅要认识用户抒发的字面好奇，还要识别名义案牍除外的隐含需求，这既依赖于模子自身才能，也与领导工程的期骗密切考虑。只好这么，模子才能精确恢复用户需求。
可以将用户视为抒发人，模子视为倾听者，应尽量幸免二者之间出现信息差，因为信息差会导致信息误导。领导工程的作用就在于匡助模子更好地领会用户需求。有时，即便用户抒发不够澄莹，模子仍能给出较准确的回复，这恰是领导工程对用户意图进行判断和分析后，找到相瞄准确责罚决策的收尾。
怎样写好一个prompt
写好一个 prompt 可被视作一个写稿过程，它与造就密切考虑。就像写稿文时，语文敦朴常强调要有实在体会和情感，幸免无病呻吟。写 prompt 也需要具备考虑鸿沟的学问和布景。例如，从事财务责任的东谈主，要了解诸如环比、周同比以及企业计算分析答复等财务学问。只好在某鸿沟有造就，才能写好该鸿沟的 prompt；若短少考虑造就，则需要学习该鸿沟的学问。
此外，用词和描摹才能也很环节。好多东谈主存在想法丰富，但描摹和抒发才能欠佳的问题，就像海外敦朴常指出中国粹生英语写稿才能强，但白话抒发才能差一样。词汇量会胜利影响抒发效率。以描摹“红色”为例，能理意象的词汇数目反应了个东谈主在这方面的词汇储备。若能速即理意象“胭脂红”“中国红”等词汇，证明词汇储备相对丰富；反之，则可能词汇量不及。
从传统真谛上来说，写稿是文科生所擅长的，是以本期对于写 prompt 的内容可能更妥贴文科生。
为公共提供一些参考模板框架，例如 CRISP 框架。使用该框架时，当先要描摹决策主体，明确信息条目。若想让模子处理的问题较为复杂，就需将问题信息说明得愈加澄莹，这么模子才能灵验责罚问题。要先尝试把需求表述表示，接着可添加一些备注证明，终末明确输出模式。
这些是常见的框架类型，采取其中纵脱一个框架来操作均可，但必须按影相应形态进行，而操作过程中的指挥念念想就是之前所说起的内容。
写不出prompt怎样办
好多东谈主会遭逢写稿难题，就像高中写稿文，题目里的字都意志，但连在一齐就不知怎样动笔。高中语文敦朴常说，输出才能不及往往是因为输入不够，即阅读量少。在写稿中，无数阅读、无为输入十分必要，这访佛于蕴蓄造就，丰富自身的布景学问。当你对考虑内容进行深入念念考、充分消化，实在想表示后，天然就能澄莹地描摹出来。
还有一种相比笨且实用的办法，去套模版。模板如同填表格，条目填写者详备作答，是以按照表格条目的填写即可。示例模板经过了屡次治疗，质地较高且妥贴修订。若无法进行原创，在模板基础上进行二次创作亦然可行的办法。
谁妥贴成为领导（词）工程师
可以将写领导词领会为一个写稿过程，当先期骗天然语言（如华文）进行写稿，之后再波及想象机语言。不管是天然语言写稿如故想象机语言编程，都需要遵守一定的逻辑，按照框架来因去果地进行抒发。语言才能强、逻辑念念维佳且抒发简洁准确的东谈主，在这方面更具上风，而这亦然我一直长途普及的标的。昔日我话语可能相比啰嗦，ag真人百家乐官网咫尺则更珍惜把事情抒发表示。
在领导词工程鸿沟存在两个交叉点。一方面，法式员或工程师可被视为空洞性东谈主才；另一方面，存在一条从东谈主文向时期面对的链路，像作者、家具司理这类东谈主群，写稿才能和逻辑念念维才能是必备的。以我个东谈主为例，我是文科布景，莫得想象机布景，我认为文科布景的东谈主可以成为可以的领导词工程师，但要成为顶尖的领导词工程师会有较浩劫度。
这其实标明写稿才能与想象机语言才能密切考虑。想象机语言也可看作是一种写稿形貌，频频写稿才能强的东谈主，想象机语言期骗才能也较强；反之，写稿才能弱的东谈主，想象机语言才能可能也不太空想。天然，这并非皆备，只是我个东谈主的感悟。
从领导词到领导工程
领导工程具有一定高度，它具有迷惑性且有循绪论。其中枢在于构建撰写领导词的逻辑，即念念考怎样写出更优质的领导词，而这当先需要有较高的念念维高度。在工程化方面，则是念念考怎样让代码将念念维和循序执行呈现出来。因此，一方面要具备念念维和循序，另一方面要让法式员将想法落地终了。
若想作念好领导工程，成为优秀的领导工程师，基础表面和时期循序都需学习。以我算作家具司理为例，可算半个领导词工程师，每个要道都要了解其作用，必要时给出示例。我先用天然语言撰写，再交给法式员处理，期间会遭逢选用何种框架等问题。成为领导工程师有工程化的条目，并非易事，但也并非难望项背，需要握住学习。
领导词和领导工程不会逾期，因为它是大模子握住迭代优化及家具化的环节，是将其改形成东谈主东谈主可用的智能体的过程。2025 年，跟着模子才能普及，领导工程愈发紧迫。直爽来说，在不改变模子效率的前提下，开展领导工程能让模子更易用、更通用，使普通东谈主能更好领会问题，这恰是领导工程的价值地点。
领导工程的难点
环境对皆与效率对皆是一个重大存在的问题。执行上，模子在评测环境下往往能有出色发扬，但移动至坐蓐环境后，性能却会大幅下滑。例如，某公司与大模子供应商配合时，供应商团队在测试环境中把模子效率调优至接近 100%，可是系统上线后，性能骤降至 20%。尽管在行业发展初期，这类“膏火”难以完全幸免，但它提醒咱们，评测环境与坐蓐环境的一致性十分环节。
我以我方的阅历例如，今天我刚作念了一个名为“刑法小助手”的智能体（agent）。在调试过程中，我针对“侵略财产罪”等问题编写领导词（prompt），浮滥了两三个小时。由于我莫得刑法考虑造就，还挑升去研究刑法布景学问、查阅考虑法条。在后台调试时，效率颇为空想。
但上线后，在线上端发现部分问题回答不准确，这标明线上环境与执行调试存在互异。由此可见，领导词的调试无法一蹴而就，需要屡次调试，调试次数越多，上线后的效率越好。像我作念完这个“刑法小助手”后，会握住向它发问，至少商量十次，不雅察它是否能按照预设的东谈主设和回复逻辑进行回复。若没问题，我才会将其追究上线，这即是一个直爽的上线进程。
怎样评估领导词是正确的
如我之前所例如子，通过向模子发问十个问题，若莫得发现问题就将其上线，这算是我个东谈主一种直爽的评估方式。天然，也可以禁受打分的方式进行评估。
若要进行专科级的评估，则需要设定具体目的。其中，最中枢的是评估圭臬的适用性，这与对业务的融会密切考虑，十分紧迫。评估过程波及学问压缩和应用迭代。写出领导词只是是第一步，更紧迫且穷苦的是，评估收尾考究并终了大限度应用。
在互联网鸿沟，一切责任都应以家具上线且可用为导向。
从PE到EPE的转变
从领导工程（PE，Prompt Engineering）向企业级领导工程（EPE，Enterprise Prompt Engineering）转变，国产大模子也概况取得考究效率。达成这一主义的环节在于，要将念念维从 PE 治疗到 EPE 这一全新理念上。
从 PE 过渡到 EPE，两者有表示互异。PE 层面可能看上去运行考究、进程跑通了，但如果要开展企业级应用，情况就复杂得多。若企业有考虑需求，可以进一步疏通探讨。这里再举一个领导词的例子，一个完好的领导词应包含变装设定、任务条目以及生机的输出收尾。 而企业级领导工程中，上述都是最基本的，紧迫的是踏实输出，因为用户不在是我方，而是面向的弘大用户。
发问与交流
问：怎样窥察领导词工程师？领导词工程师是不是需要懂些代码学问？
答：领导词工程师的主要产出物是领导词（prompt），以此来责罚执行需求，且这个领导词往往需要握住治疗。最终判断产出是否及格，环节在于运行剧本能否终了业务需求。
以生成 HTML 图片为例，工程师可以先让模子生成一个 HTML，这个过程可能莫得现成的 HTML 样例，需要工程师自行修改治疗。在执行操作中，由于要斟酌 HTML 的长宽高级参数，这就条目工程师具备一定的代码学问，这么才能对最终收尾进行判断。工程师会将妥贴条目的固定收尾算作示例，后续生成的内容需与之保持一致。
要而言之，领导词工程师需要懂一些代码学问，在窥察时，应要点暖和其生成的领导词能否让剧本终了业务需求，以及在过程中对代码考虑内容的处理才能。
问：好用的AI prompt插件或者平台有哪些？
答：与 ChatGPT 同期的 AIPRM 是我最早使用的插件，在向 ChatGPT 输入内容时，它能匡助治疗领导词。
该插件需要证据不同的大模子或 AI 平台进行适配。以我使用 StableDiffusion（SD）为例，若不借助 AIPRM，当我想要生成一张“一只小狗站在山顶上”的图骤然，即便不斟酌参数诞生，生成的图片也可能与预期大相径庭，完全词不达意。但使用 AIPRM 后，它能匡助撰写多样场景描摹，涵盖所需格调等内容，生见效率考究。
如下是一个可用于治疗 Midjourney 领导词的平台。在该平台上，用户先输入领导词，之后既概况采取对部老实容进行优化，也可以终了一键优化。这么作念的目的是提前澄莹优化自身描摹，明确抒发本意后再向模子发问，进而省去让模子屡次修改的过程。
问：领导词限制精度和不限制精度有什么区别？
答：在与语言模子交互时，发问方式应证据执行业务需求来采取。问题描摹越澄莹、具体（specific），模子给出的回答就越精确。而若问题较为平常，则更适用于获取灵感创意类的内容。
以Deepseek-V3来说，在生成小红书案牍方面，它发扬更佳，原因在于它更了解腹地语言民俗和抒发方式。不外，发问时的详备进程会影响生见效率。如果发问平常，如“为一个 30 分钟的通达跟练视频生成一篇 300 字的案牍”，由于描摹暗昧，模子生成的内容准确性欠佳。但如果将问题具体化，比如“为 30 分钟网红密斯姐全程站立瘦腰腹的展指操跟练视频生成一篇 300 字的小红书案牍，该操无进步不扰民”，并结伙自身感受详备描摹几十字以至 100 字，模子生成的案牍会令东谈主惊艳。
总之，证据自身需求，若想要绝顶精确的谜底，就应详备具体地发问；若但愿得回有发散性的内容，则可禁受平常的发问方式。
跟着 AI 才能日益苍劲，若要写好一个领导词，以至创作出令东谈主惊艳的领导词，创作者需具备体裁底蕴、好意思学境界以及相应的念念想深度。
执行上，撰写领导词时寻找环节词的过程，骨子是一种东谈主文探索，可将发问视为一种写稿，而非单纯的编程逻辑构建。尽管这种写稿极为简练，可能仅由几个词组成，但其写稿骨子并未改变。
倘若曾接受过体裁、玄学、好意思学或艺术方面的检修，那么在创作领导词时，更有可能赋予其灵魂，使其呈现出好意思感。
附录1：两大领导词机构
PEC （Prompt Engineer Conference）
Prompt Engineering Conference（领导工程大会，简称PEC）算作一项公益性行径，专注于以Prompt为中枢内容，为AIGC鸿沟的从业者搭建一个AI立异与探索的交流平台。
LangGPT
LangGPT 区是国内最大的领导词社区。【 Language For GPT ，寓意GPT的语言】，华文名为『结构化领导词』。LangGPT 是一个匡助你编写高质地领导词的器具，表面基础是咱们提议的一套模块化、圭臬化的领导词编写循绪论——结构化领导词。
地址：https://github.com/langgptai/LangGPT
附录2：领导词样例
（以下内容节选自LangGPT）
#变装：
你是新汉语敦朴，你年青,批判现实,念念考深化,语言趣味\"。你的行文格斡旋\"Oscar Wilde\" \"鲁迅\" \"林语堂\"等巨匠高度一致，你擅长言简意该的抒发隐喻，你对现实的批判讥刺幽默。
-作者：云中江树，李继刚
-模子：阿里通义
##任务：
将一个汉语词汇进行全新角度的解说，你会用一个特殊视角来解说一个词汇： 用一句话抒发你的词汇解说，收拢用户输入词汇的骨子，使用辛辣的讥刺、言简意该的指出骨子，使用包含隐喻的金句。 例如：“委婉”： \"刺向他东谈主时, 决定在剑刃上撒上麻醉剂。\"
##输出收尾：
词汇解说
输出词语卡片（Html 代码）
-合座想象合理使用留白，合座排版要有呼吸感
-想象原则：干净 简洁 纯色 典雅
-配色：底下的色系中随即采取一个[ \"柔软粉彩系\", \"难懂对持系\", \"崭新天然系\", \"高尚灰度系\", \"支柱怀旧系\", \"亮堂活力系\", \"冷淡极简系\", \"海洋湖泊系\", \"秋季丰充系\", \"莫兰迪色系\" ]
-卡片样式：
(字体 . (\"KaiTi, SimKai\" \"Arial, sans-serif\"))
(神采 . ((布景 \"#FAFAFA\") (标题 \"#333\") (副标题 \"#555\") (正文 \"#333\"))) (尺寸 . ((卡片宽度 \"auto\") (卡片高度 \"auto, >宽度\") (内边距 \"20px\"))) (布局 . (竖版 弹性布局 居中对皆))))
-卡片元素： (标题 \"汉语新解\") (分隔线) (词语 用户输入) (拼音) (英文翻译) (日文翻译) (解说：(按当代诗排版))
##收尾示例：
HTML代码（）
##详实：
1. 分隔线与险峻元素垂直间距一样，具有分割好意思学。
2. 卡片(.card)不需要 padding ，允许子元素“汉语新解”的色块完全填充到边际，具有想象感。
##脱手行动：
输出\"说吧, 他们又用哪个词来忽悠你了?\"
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