prompt

获取OpenAI官方给ChatGPT的系统定义Prompt非常简单，只需要询问GPT:GPT就会把官方的系统定义Prompt发出来,但是只有4o、4o-mini和4能实现，o1和o1-mini拒绝回答

GPT 时代，精进编程思维 + 熟练 Prompt 是否是新的编程范式?早上9点，我打开电脑，开始和GPT结对编程：到这里，可能有同学要说："这不就是CV工程师吗？"慢着！重点在后面！

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）。

大模型系列——投机解码：Prompt Lookup Decoding代码解读官方代码见：GitHub - apoorvumang/prompt-lookup-decodingUPDATE 2: This method is now available in vLLM as well by setting speculative_model="[ngram]" 🥳

【Prompt Engineering】7 聊天机器人

学习前端的小z

【AIGC】ChatGPT 结构化 Prompt 的高级应用在文本编辑、编程和标记语言中，标识符是用于标记和区分内容的符号或字符。不同的符号有各自的功能和应用场景，具体如下：

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【AIGC】从CoT到BoT：AGI推理能力提升24%的技术变革如何驱动ChatGPT未来发展通用人工智能（AGI）的追求深度学习的局限性BoT技术的引入和意义引入BoT：BoT（自我迭代学习机制）技术的核心目标是通过增强机器的思维推理能力来推动AGI的发展。

告别机器人味：如何让ChatGPT写出有灵魂的内容目录ChatGPT的一些AI味道小问题1.提供编辑指南2.提供样本3.思维链大纲4.融入自己的想法5.去除重复增加多样性

三月七（爱看动漫的程序员）

The Rise and Potential of Large Language ModelBased Agents:A Survey---讨论近年来，随着激光诱导金属化技术的发展，激光诱导金属化与化学剂交叉领域的研究取得了长足的进步，促进了这两个领域的发展。在此，我们期待着LLM研究和Agent研究相互提供的一些益处和发展机会。LLM研究+代理人研究。如前所述，人工智能代理需要能够感知环境、做出决策并执行适当的操作。在这些关键步骤中，理解输入到代理的内容、推理、规划、做出准确的决策，并将其转换为可执行的原子动作序列以实现最终目标是至关重要的。目前的许多研究都将LLM作为人工智能主体的认知核心，这些模型的发展为完成这一步提供了质量保证。

【Prompt Engineering】4 推断

大模型之prompt大模型中的“prompt”是指向模型提供的输入文本或指令，以引导模型生成特定类型的响应。以下是对大模型prompt的详细解析：

Prompt Engineering（吴恩达&OpenAI）可以使用的是：```,“”,<>,,<\tag>等等，我们可以使用任何明显的标点符号将特定的文本部分与提示的其余部分分开。这可以是任何使用模型明确指导这个是一个单独的部分标记。使用分隔符是一种可以避免示注入的有用技术。提示注入是指如果用户将某些输入添加到提示中，则可能会向模型提供想要执行的操作相冲突的指令，从而使其遵循冲突的指令而不是执行想要的操作。即：输入里面可能包含其他指令，会覆盖你的指令。对此，使用分隔符是一个不做的策略。

【论文笔记】Visual Prompt Tuning🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

1.编写 Prompt 的原则

[论文阅读]What Was Your Prompt? A Remote Keylogging Attack on AI AssistantsWhat Was Your Prompt? A Remote Keylogging Attack on AI Assistants

大模型运用-Prompt Engineering（提示工程）提示工程也叫指令工程，涉及到如何设计、优化和管理这些Prompt，以确保AI模型能够准确、高效地执行用户的指令，如：讲个笑话、java写个排序算法等

风雨中的小七

解密prompt系列44. RAG探索模式？深度思考模式？前一阵多步RAG的风吹入了工业界，kimi推出了探索版本，各应用都推出了深度搜索，You.COM更是早就有了Genius的多步模式。其实都是类似multi-hop RAG的实现。之前学术界在讨论multi-hop RAG的时候总是给一些基于历史知识类的问题，什么某年诺贝尔奖的获奖人在哪读的大学呀，给人一种错觉就是这类问题现实世界里真的有人这么提问么？其实还真有！

AIGC辅助下的学术研究：30个提示词解锁知识创新探索知识的海洋，我们总是需要一套指南针来指引方向。今天我们将一起踏上一段研究之旅，从数据的收集到分析，再到最终的讨论与解释，每一个步骤都是我们深入了解研究问题的关键。以下是我们旅程的地图，它包含了30个精心设计的提示词，它们将引导我们如何系统地进行学术研究工作。

不当菜鸡的程序媛

diffusion model(十四)： prompt-to-prompt 深度剖析转载：diffusion model(十四)： prompt-to-prompt 深度剖析 - 知乎

【有啥问啥】大语言模型Prompt中的“System指令”：深入剖析与误区澄清在与大语言模型（LLM）交互时，“prompt”（提示符）这一概念已不再陌生。Prompt是引导模型生成特定类型文本的关键输入，决定了模型的输出方向与质量。然而，随着大语言模型的广泛应用，出现了一些关于“system指令”的误解，特别是当我们试图将这种指令与传统编程语言中的“命令”进行类比时。虽然“system指令”这一术语在LLM的技术框架中并不常见，但它经常被用来描述一种特殊的prompt形式，即用于引导模型扮演特定角色或执行特定任务的指令。本文将深入探讨这一概念，澄清其中的误区，并提供更准确的理解。