prompt

悟乙己19 小时前
prompt·秘塔·互动式网页
通过Prompt生成互动式网页HTML案例探索(二)之前提到了一些【通过Claude 生成图片的prompt集锦(一)】,本篇沿着试着用prompt生成互动式网页
风雨中的小七19 小时前
prompt
解密prompt系列56.Agent context Engineering - 单智能体代码剖析近期关于智能体设计有诸多观点,一个关键点让我豁然开朗——无论智能体是1个还是多个,是编排驱动还是自主决策,是静态预定义还是动态生成,Context上下文的管理机制始终是设计的核心命脉。它决定了:每个节点使用哪些信息?分别更新或修改哪些信息?多步骤间如何传递?智能体间是否共享、如何共享?后续篇章我们将剖析多个热门开源项目,一探它们如何驾驭Context。本章聚焦单智能体设计,选取两个代表性框架:模仿OpenAI深度研究范式的Gemini-fullstack(编排式)与模仿Manus的OpenManus(自主
cooldream20091 天前
prompt·ai agent·mcp·fuction calling
理解大模型智能体生态:从 Prompt 到 Agent 的完整信息流解析大语言模型(LLM)的应用正从单轮问答走向更复杂的智能体系统,具备“理解需求、拆解任务、调用工具、执行动作”一体化的能力。这个过程中,用户的输入(Prompt)只是开端,大模型如何组织上下文、调用外部工具、完成复杂任务,背后则涉及一整套协同机制。
雷羿 LexChien2 天前
人工智能·python·llm·编辑器·prompt
从 Prompt 管理到人格稳定:探索 Cursor AI 编辑器如何赋能 Prompt 工程与人格风格设计(上)在当前大模型技术不断演进的背景下,我在本地部署和使用轻量大语言模型(LLM)过程中,逐渐意识到传统的聊天式交互已难以满足实际业务场景对稳定性、一致性和可控性的要求。
0x2112 天前
论文阅读·prompt
[论文阅读]Tensor Trust: Interpretable Prompt Injection Attacks from an Online GameTensor Trust: Interpretable Prompt Injection Attacks from an Online Game
伪_装3 天前
人工智能·prompt·agent·n8n
上下文工程指南经过 DAIR.AI Academy几年前,许多人,包括顶级AI研究人员都声称,提示工程已经过时了。显然,他们大错特错。实际上,提示工程现在比以往任何时候都更加重要,重要到它现在被重新命名为"上下文工程"。是的,又一个时髦的术语,用来描述为LLM有效执行任务而提供必要指令和相关背景信息的重要过程。
众链网络3 天前
人工智能·prompt·ai写作·ai工具·ai智能体
你的Prompt还有很大提升与AI协作,Prompt(提示词)是沟通的桥梁。一个优秀的Prompt能让AI的输出事半功倍,而一个模糊的Prompt则可能导致南辕北辙的结果。如果你觉得AI的回答不够精准、缺乏深度,或者总带着一股“AI味”,那很可能是你的Prompt还有很大的优化空间。
汀沿河3 天前
人工智能·深度学习·prompt
2 大模型高效参数微调;prompt tunning近年来,以GPT为代表的大型预训练模型(Pre-trained Language Models, PLMs)在自然语言生成任务中表现出色。为了更好的适配下游任务,传统的全参数微调(Fine-tuning)需要为每个下游任务存储和更新数十亿参数,这对计算资源和存储成本提出了巨大挑战。针对这个问题,GPT3中提出了prompt工程,然而大模型对用户设计的prompt比较敏感,因而也难以保证效果。在此背景下,Prompt Tuning作为一种轻量高效的微调方法备受关注,仅需对每一个任务训练一个提示向量,就可以大
大咖分享课5 天前
java·人工智能·自动化·prompt
自动化Prompt生成平台的研发体系设计一份轻松不啰嗦的自动化Prompt平台研发攻略在大模型应用爆发的今天,不写Prompt的工程师,正在变成“写Prompt的工程师”。
0x2115 天前
prompt·提示注入攻击
[论文精读]StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured QueriesStruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queries
一 铭5 天前
人工智能·语言模型·大模型·llm·prompt
AI领域新趋势:从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程在人工智能领域,尤其是与大型语言模型(LLM)相关的应用开发中,一个新兴的概念正在逐渐取代传统的提示工程(Prompt Engineering),那就是上下文工程(Context Engineering)。本文将深入探讨这一转变背后的原因、上下文工程的内涵以及它对AI应用开发的重要意义。
悟乙己5 天前
prompt·claude·李继刚
通过Claude 生成图片的prompt集锦(一)摘录几个claude prompt来自:使用Claude、trae中的claude 3.5生成以下案例的示例内容
逻辑05 天前
prompt
Prompt:提示词工程在LLM大放异彩的今天,一个简单的问题,可能就会引出一个方案,一篇散文,而驱动这一切的,正是输入的“提示词(Prompt)”
非英杰不图7 天前
论文阅读·prompt
论文阅读:Align and Prompt (ALPRO 2021.12)提出了一种新的视频 - 语言预训练框架 ALPRO,该框架对稀疏采样的视频帧进行操作,无需显式的对象检测器即可实现更有效的跨模态对齐,并在文本 - 视频检索和视频问答任务上取得了最先进的性能。
AIGC包拥它6 天前
人工智能·python·langchain·prompt
提示技术系列——链式提示什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?
摸鱼仙人~7 天前
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Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南Prompt Engineering Guide 是一个由 DAIR AI Lab 维护的开源项目,致力于系统性地总结和分享提示工程(Prompt Engineering)的理论与实践方法。随着大语言模型(如 GPT 系列、Claude、Gemini 等)的广泛应用,如何设计有效提示以发挥模型最大能力,成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。该项目以教程、案例和最佳实践为核心,帮助开发者和研究者快速掌握提示设计技巧,提升大模型交互的效率和效果。
静心问道7 天前
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Prompt Depth Anything:以提示方式驱动的Depth Anything用于实现4K分辨率下的精确米制深度估计Prompt 在释放语言和视觉基础模型在特定任务上的能力方面起着关键作用。我们首次将 prompting 引入深度基础模型,开创了一种用于米制深度估计的新范式,称为 Prompt Depth Anything。具体而言,我们使用低成本的 LiDAR 作为 prompt,引导 Depth Anything 模型输出精确的米制深度,分辨率最高可达 4K。我们的方法核心是一个简洁的 prompt 融合设计,将 LiDAR 融合到深度解码器中的多个尺度。针对同时包含 LiDAR 深度和精确 GT 深度的数据集数量
fightingwy7 天前
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01 Prompt Enginering1.Prompt Engineering 提示词工程 Prompt 给人工智能模型输入文本或指令,这些指令引导模型生成特定的输出 Prompt Engineering:指在使用生成式人工智能模型(比如gpt-4)时,设计优化输入文本(prompt)的过程,以便获得期望的输出 好的Prompt Engineering=提好的问题=包含好答案的上下文(参考)=好的答案 prompt 决定模型的输出质量 token
cg501719 天前
人工智能·prompt
OpenAI的Prompt工程OpenAI 的 Prompt 工程是指通过设计和构建与大语言模型进行交互的输入方式,以引导模型生成期望输出的过程。
Open NLP19 天前
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【LoRA轻量化和Prompt工程】知识点详解LoRA,即 Low - Rank Adaptation(低秩自适应),是一种用于优化大语言模型微调的技术。在大语言模型的应用中,微调是使模型适应特定任务(如医疗文本分析、法律文档处理等)的重要手段。但传统的全量微调方式,需要对模型的所有参数进行调整,这不仅耗费大量的计算资源(如需要强大的 GPU 集群和长时间的训练)、时间成本,还可能面临过拟合问题。