提示词

基于变分推理与 Best‑of‑N 策略的元 Prompt 自动生成与优化框架本文提出了一种融合变分推理与 Best‑of‑N 策略的元 Prompt 自动生成与优化框架，通过高度参数化的模板、随机扰动采样及多指标评分机制，实现从初始提示生成到最终输出的动态优化。同时，针对实际应用中对自适应参数调整、深层语义理解、多模态融合、用户反馈闭环等需求，文章在未来扩展方向中提出了详细建议，并在代码中预留了相应接口。实验评估与讨论表明，该框架具备较高的灵活性、扩展性和实用性，为自然语言生成任务中的提示设计提供了一种全新的思路。

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地基Prompt提示常用方式思维链（Chain of Thought, CoT）是指让 AI 在回答问题时，像人类一样展示出一步步的推理过程，而不仅仅是直接给出最终答案。这种方法的目的是让答案更清晰、可信，尤其是解决复杂问题时，用户能看懂 AI 的逻辑。

AI数据分析：deepseek生成SQL在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，AI 驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用 DeepSeek 进行自动补全SQL 查询语句。

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【PromptCoder + Cursor】利用AI智能编辑器快速实现设计稿官网：PromptCoder在现代前端开发中，将设计稿转化为可运行的代码是一项耗时的工作。然而，借助人工智能工具，这一过程可以变得更加高效和简单。本文将介绍如何结合 PromptCoder 和 Cursor，从设计截图生成页面和对应的路由，极大提升开发效率。

DeepSeek 提示词：基础结构🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进

深度优化：如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量原始提示： “帮我写个风控模型”优化后提示：当结果不符合预期时，尝试：通过持续优化提示词结构，某电商企业的客服工单处理效率提升40%。建议根据具体场景组合使用角色设定、约束条件和格式要求，实践中可建立企业专属的提示词模板库，定期迭代更新。

ChatGPT提问技巧：行业热门应用提示词案例-文案写作ChatGPT 作为强大的 AI 语言模型，已经成为文案写作的得力助手。但要让它写出真正符合你需求的文案，关键在于如何与它“沟通”，也就是如何设计提示词（Prompt）。以下是一些实用的提示词案例，帮助你解锁 ChatGPT 的文案写作潜力。

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【PromptCoder + Bolt.new】Cascade模式自动生成页面和对应的路由官网：PromptCoderPromptCoder是一款利用人工智能技术的智能代码生成工具。它能够识别设计图或截图，并自动生成与之匹配的前端代码。无论是复杂的交互组件还是简洁的静态页面，PromptCoder都能帮助开发者轻松复刻一个完整的页面或原型图，极大地提升开发效率，减少手动编码的时间和错误率。

（五）善用背景设定，让 ChatGPT 回答更精准📢📢📢 大家好，我是云楼Yunlord，CSDN博客之星人工智能领域前三名，多年人工智能学习工作经验，一位兴趣稀奇古怪的【人工智能领域博主】！！！😜😜😜 擅长图像识别、自然语言处理等多个人工智能领域，同时精通python，致力于有趣好玩的技术推广和应用！！！💞💞💞 ✨ ✨✨点击最下方名片，与我一起学习交流❤️❤️❤️

（一）掌握未来的语言艺术：提示词工程与大语言模型的沟通奥秘近年来，随着ChatGPT的迅速普及，越来越多的人对使用大型语言模型（如GPT）产生了浓厚兴趣。确实，通过简单的问答，我们可以迅速获得所需的答案。但这种表面的交互掩盖了GPT的真正潜力。若要深入挖掘这些模型的能力，比如撰写一篇深入的文章或创造一段富有创意的广告语，我们需要更精准地表达自己的复杂意图。这就涉及到了一项关键技能——“提示词工程”。

Llama 3.2 900亿参数视觉多模态大模型本地部署及案例展示本文将介绍如何在本地部署Llama 3.2 90B（900亿参数）视觉多模态大模型，并开发一些Use Case，展示其强大的视觉理解能力。

论文解读之Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models（CoT）最近以及本篇博客将记录博主最近接触的提升LLM的较新方法，总结其核心以备面试及其他场景回顾时所需。CoT的核心在于在prompt中使得模型将较大的问题输入拆解逐步的思维链的输出方案，属于prompt中的技巧，可以提升LLM在复杂问题上的表现，并且能够增强其可解释性（指的是在输出错误时追溯哪一步解答方案出错）。

LangGPT社区创始人云中江树：用热爱与坚持点燃实战营课堂书生大模型实战营第 4 期正在火热进行中，在这里，我们见证了众多同学的成长与进步。今天，让我们一起走进第 4 期导师、结构化提示词 LangGPT 社区创始人云中江树的故事。他的故事不仅是对知识改变命运的生动诠释，更是一段关于热爱与坚持的奇妙旅程。

AI 提示词（Prompt）入门十：最佳实践｜详细询问，提供细节！1、原则解释当与 ChatGPT 交流时，提供具体和详细的信息非常重要。这样做可以帮助 ChatGPT 更准确地理解你的需求和上下文，从而生成更相关和有用的回答

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ChatGPT进阶:提示工程~读书笔记目录GPT常见的自然语言处理任务书中总结的常用的GPT应用场景及提示词模版1.文本摘要(Text Summarization)

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AI Prompt如何帮你提升论文中的逻辑推理部分？撰写学术论文时，逻辑推理不仅是支撑观点的核心，还直接影响读者对内容的理解和信服度。如何确保推理严密、论据充分、层层递进？现在，ChatGPT 能通过巧妙的 Prompt 设计帮助我们构建更有逻辑性的段落，提升论文的层次感。今天，就让我们来探索如何利用 Prompt 来强化你的逻辑推理部分，让内容更专业、清晰、有说服力！

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用这条Prompt构建CoT+PoT验证器评估LLM输出，显著提高LLM推理准确性和一致性即便是最先进的LLM，在复杂的多步推理问题上仍然面临挑战。如何提高LLM的推理准确性和一致性，成为了AI研究者们关注的焦点。

【大模型实战篇】创建有效的大模型提示词Prompt(提示词工程)随着chatgpt、llama、chatglm、claude AI等一系列生成式 AI 工具的普及，很明显能感受到，个人的生产力得到了大幅地提升。这些生成式算法模型能够帮助我们开发新想法、轻松获取信息，并简化各种个人和职业任务。个人在日常生活、工作中已经大比例地在应用这些大模型服务，包括英语口语的练习、旅行规划、代码编程、文档的撰写，甚至包括用大模型备考。

好用到爆，用扣子（coze.cn)搭建自己第一个提升工作效率工具（Hive SQL转Impala SQL助手）过程分享工作经常要写离线数仓的SQL，由于历史项目很多是用Hive SQL写的，而在调试阶段，用Hive查询实在是太慢了。跟Impala查询对比起来，真是一个天一个地。于是有想把Hive SQL转化为Impala SQL的想法。

30个GPT提示词天花板，一小时从大纲到终稿PROMPT 1中文：构建研究背景与意义，阐述研究问题的紧迫性和重要性。English: Establish the research background and significance, elucidating the urgency and importance of the research question.