提示工程

【文献笔记】Learn to Relax with LLMs: Solving COPs via Bidirectional CoevolutionLearn to Relax with Large Language Models: Solving Constraint Optimization Problems via Bidirectional Coevolution

诸神缄默不语

自动写会议纪要：语音转文字→整理录音稿→生成会议纪要诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录专栏《Python自动化办公的192个实例项目》目录我感觉影响语音转文字效果最严重的其实是录音效果。我本来还买了个录音笔，结果我发现录音效果还不如用手机，所以我就放弃了……

【文献笔记】Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model CapabilitiesMixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities

极简LLM入门指南4构建LLM应用的核心不只是调用API，更关键的是如何给模型写出有效的指令。同样的问题，用不同的方式提问，结果质量可能相差很大。这就是Prompt工程的核心价值。

AI核心知识56——大语言模型之ToT（简洁且通俗易懂版）Tree of Thoughts (ToT / 思维树) 是提示工程（Prompt Engineering）中一种高级且强悍的推理框架。

极简LLM入门指南 8

LangChain—大语言模型应用开发框架的体系化架构解析🍋LangChain是一个基于大语言模型的开发框架，旨在帮助开发者构建端到端的语言模型应用。它提供丰富的工具套件和接口，支持实现文本生成图像、智能问答、聊天机器人等多种复杂任务。类似于 Java 中的 Spring，Python 中的 Django

小新学习屋

大模型-提示工程分为两种：基础大预言模型（Base LLM）、指令微调大语言模型（Instruction Tuned LLM）。

海德格尔的“形式指示” vs LLM 的提示工程在当今LLM已经无处不在的时代，可能最重要的不是机器知道什么，而是我们如何与机器对话。而在二十世纪早期，德国哲学家海德格尔（Martin Heidegger）也提出了一个类似的问题：语言不只是为了描述世界，还可以让世界在你周围显现。令人惊讶的是，这个被称为“形式指示（Formale Anzeige）”的哲学概念，与今天的 LLM（大型语言模型）提示工程（Prompt Engineering）之间，有着深刻的结构相似性。

【深度长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南目录1.什么时候适合用提示工程?2.如何进行提示工程2.1 使用提示模板2.1.1 使用提示模板和变量

只要开始永远不晚

用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词文章开篇通过对业界前沿产品（如浏览器中的Dia）的“神级提示词”进行分析，指出了当前主流“规则清单式”提示词设计的三大困境：

【论文阅读笔记】Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark EvaluationText-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation

大语言模型应用提示工程Prompt Engineering提示工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.1语言模型演进：从N-gram到Transformer👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路语言模型（Language Model）作为自然语言处理（NLP）领域的核心基础，其发展历程深刻影响着人工智能技术的演进。本章将系统解析语言模型从统计学习到深度学习的关键跃迁，并聚焦GPT系列模型的技术突破。

AI大模型-提示工程学习笔记5-零提示卷首语：我所知的是我自己非常无知，所以我要不断学习。写给AI入行比较晚的小白们（比如我自己）看的，大神可以直接路过无视了。

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

如何高效的向AI大模型提问？ - 提示工程Prompt Engineering大模型的输入，决定了大模型的输出，所以一个符合要求的提问Prompt起到关键作用。以下是关于提示工程Prompt Engineering主要方法的详细表格，包括每种方法的优点、缺点、应用场景以及具体示例：

提示工程（Prompt Engineering）指南（入门篇）AIGC全称为 “Artificial Intelligence Generated Content”，即 “人工智能生成内容”。代表了一种由语言模型和聊天机器人等人工智能系统驱动的内容创作的突破性方法。与人类作者制作的传统内容不同，AIGC 是通过算法生成的，利用大量数据集和复杂的算法来生成文本、图像或视频。这种创新方法可以根据特定需求快速生成内容，彻底改变了当今数字环境中信息创建和消费的方式。

提示工程（Prompt Engineering）指南（进阶篇）在 Prompt Engineering 的进阶阶段，我们着重关注提示的结构化、复杂任务的分解、反馈循环以及模型的高级特性利用。随着生成式 AI 技术的快速发展，Prompt Engineering 已经从基础的单一指令优化转向了更具系统性的设计思维，并应用于多轮对话、特定领域任务和复杂文本生成等场景中。

MindSearch 部署到Github Codespace 和 Hugging Face Space参考教程随着硅基流动提供了免费的 InternLM2.5-7B-Chat 服务（免费的 InternLM2.5-7B-Chat 真的很香），MindSearch 的部署与使用也就迎来了纯 CPU 版本，进一步降低了部署门槛。那就让我们来一起看看如何使用硅基流动的 API 来部署 MindSearch 吧。