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Prompt compress 技术探究-LLMLingua2LLMLingua2 https://arxiv.org/pdf/2403.12968是LLMLingua的改进版本。我们知道

AI大模型顾潇

[特殊字符] 人工智能大模型之开源大语言模型汇总（国内外开源项目模型汇总） [特殊字符]所谓 "语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。

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Prompt多版本测试指南：如何科学评估不同提示词的效果对于现代AI开发来说，同一个需求，不同的提示表达方式往往会产生截然不同的结果。因此，如何设计、测试和优化提示词成为了一项关键技能。

PLOT: PROMPT LEARNING WITH OPTIMAL TRANSPORT FOR VISION -LANGUAGE MODELS随着对 CLIP 等大型视觉 - 语言模型的关注不断增加，人们在构建高效的提示（prompt）方面投入了大量精力。与传统方法仅学习单一提示不同，我们提出学习多个全面的提示，以描述类别的多样化特征，例如内在属性或外在上下文。然而，直接将每个提示与相同的视觉特征进行匹配是存在问题的，因为它会推动提示收敛到同一点。为了解决这一问题，我们提出应用最优传输（optimal transport）来匹配视觉和文本模态。具体而言，我们首先用视觉和文本特征集对图像和类别进行建模，然后应用两阶段优化策略来学习提示。在内循环中

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prompt提示词编写技巧目的：通过prompt的编写，提升LLM输出相关性、准确性和多样性，并对模型输出的格式进行限制，满足我们的业务需求。

Cline原理分析-promptYou are Cline, a highly skilled software engineer with extensive knowledge in many programming languages, frameworks, design patterns, and best practices.

阿里云 OpenManus 实战：高效AI协作体系版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。在多智能体（Multi-Agent）系统日益成为AI发展主流的背景下，阿里云推出的 OpenManus，作为一款针对复杂任务自动化处理的多智能体良好平台，为实际应用落地提供了颇具吸引力的解决方案。

【AI面试准备】传统测试工程师Prompt Engineering转型指南介绍技能转型：传统测试工程师需掌握Prompt Engineering优化AI输出。如何快速掌握，以及在实际工作中如何运用。

【效率提升】Vibe Coding时代如何正确使用输入法：自定义短语实现Prompt快捷输入在日益依赖AI工具的今天，我们经常需要输入各种复杂的prompt来指导AI完成特定任务。有些同学完全忽视了这一层工作的意义，实际上不同质量的prompt对模型的表现影响是巨大的。（用语言大模型的用户一般还感觉不出来，但是接触图像生成的用户一定知道我在说什么）这些prompt往往很长，包含特定格式和详细指令。

从开发者视角理解 AI Agent：我的认知转变之路从一个客服机器人说起那是一个再普通不过的需求：把原本简单的规则引擎客服升级成更智能的 AI 客服。作为技术负责人，我的第一反应是 “好说，用 ChatGPT API 嵌进去不就完了？” 然而实际开发中，我很快就碰到了第一个难题：用户的问题经常需要查询多个系统才能给出完整答案。比如查询订单状态时，要先去订单系统查询基础信息，再去物流系统查询配送状态，有时还要去支付系统确认付款情况。最开始，我用了最直观的方式：把所有可能需要的信息都预先查出来，拼成一段文字扔给 GPT。但很快就发现了问题：

DeepSeek-Prover-V2-671B 简介、下载、体验、微调、数据集：专为数学定理自动证明设计的超大垂直领域语言模型（在线体验地址）体验地址：Hugging Face 在线体验推荐入口：Novita 平台直达链接（含邀请码）DeepSeek-Prover-V2-671B 是 DeepSeek 团队于 2025 年4月30日发布的开源超大垂直领域语言模型，专为在 Lean 4 语言中进行数学定理的形式化证明（formal theorem proving）而打造。该模型是 DeepSeek-V3 架构的继承者，采用冷启动推理数据合成与强化学习相结合的训练策略，成功将非形式化数学推理与形式化证明能力融合为一体。

大模型api压力测试压测，即压力测试，是确立系统稳定性的一种测试方法，通常在系统正常运作范围之外进行，以考察其功能极限和隐患。主要检测服务器的承受能力，包括用户承受能力(多少用户同时玩基本不影响质量)、流量承受等。

L3-4、让 Prompt 更聪明：调试技巧与智能问答系统实战在大语言模型（LLM）应用开发中，Prompt 工程是核心技能。本文将系统介绍 Prompt 调试技巧，并通过构建一个实用的 FAQ 问答机器人，演示如何应用这些技巧在实际项目中。

来自B站-AI匠的“RAG的prompt设计指南“的部分截图这个文章记录的是B站Up主AI匠关于RAG的prompt设计指南的视频截图。笔记：笔记：原视频链接：LLM Cookbook 第十一期 RAG（提示词篇）RAG的prompt设计指南

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开源提示词管理平台PromptMinder使用体验随着人工智能（AI）技术的飞速发展，Prompt（提示词）已经成为驱动AI模型生成优质内容的核心要素。从对话式AI、文本生成到图像合成，Prompt的设计和优化直接决定了AI输出的准确性和实用性。然而，随着团队规模扩大和项目数量激增，Prompt管理也面临诸多挑战：如何高效协作、如何记录与回溯、如何保证数据安全……本文将深入剖析Prompt Minder——一款开源的提示词管理平台，带您全面了解其技术特点、应用场景以及在行业中的竞争优势。

Lilith的AI学习日记

AI提示词（Prompt）终极指南：从入门到精通（附实战案例）在AI重塑工作方式的今天，掌握Prompt工程已成为智能时代的必备技能。本指南系统解析提示词设计精髓，从认知底层逻辑到实战应用技巧，带您解锁AI工具的完整潜能。涵盖主流模型选型策略、三大黄金法则、结构化模板及典型避坑指南，更有吴恩达等权威学习路径推荐。一文收藏，助您从Prompt新手快速进阶为AI协作专家！

Prompt 结构化提示工程目前ai开发工具都大同小异，随着deepseek的流行，ai工具的能力都差不太多，功能基本都覆盖到了。而prompt能力反而是需要更加关注的（说白了就是能不能把需求清晰的输出成文档）。因此大家可能需要加强的是prompt能力。

大语言模型（LLM）的Prompt Engineering：从入门到精通系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu当ChatGPT在2023年引爆全球AI市场时，一个被忽视的事实逐渐浮出水面：真正决定AI输出质量的关键，不在于模型本身，而在于人类如何设计输入提示（Prompt）。斯坦福大学人机交互实验室的研究表明，优秀的Prompt设计能使模型输出质量提升40%以上。据Gartner预测，到2026年，75%的AI应用将依赖Prompt Engineering优化，这一技术正在成为智能时代必备的核心技能。**

L2-1、打造稳定可控的 AI 输出 —— Prompt 模板与格式控制在与 AI 模型交互时，我们经常会遇到输出不稳定、格式混乱的问题。Prompt 模板帮助我们解决这些问题，通过结构化的输入指令来获得可预测且一致的输出结果。

L3-3、从单轮到链式任务：设计协作型 Prompt 系统在人工智能应用开发中，单轮对话往往无法满足复杂业务场景的需求。链式任务设计允许我们将复杂问题分解为一系列相互关联的子任务，每个子任务的输出可以作为下一个子任务的输入，从而实现更加复杂和精确的功能。