Claude 4 的发布标志着大模型技术又向前迈进了一大步。正如原文所说，Claude 4 不仅仅是另一个语言模型家族，它包含了 Opus 4 和 Sonnet 4 两个强大的变体。Opus 4 犹如一位经验丰富的研究员，能够专注于数百页的技术文本；而 Sonnet 4 则像一位精力充沛的同事，能够迅速给出答案。本文将深入探讨 Opus 4 和 Sonnet 4 的特性，并结合 Anthropic
在大模型（LLM）技术蓬勃发展的今天，诸如 GPT-4、Claude 和 Gemini 等模型正渗透到各行各业。掌握 Prompt Engineering 的艺术，并非在于了解所有技巧，而在于精通那些真正关键的概念。本文将深入探讨几个能够带来 80% 以上成果的关键 Prompt Engineering 技术，帮助你充分释放 LLM 的潜力。 1. Few-Shot Prompting：示例的力量
在人工智能 (AI) 飞速发展的时代，与大型语言模型 (LLM) 进行有效沟通的能力不再是一种小众技能，而是一种基本的需求。无论您是构建复杂的聊天机器人、生成创意内容，还是从庞大的数据集中提取见解，输出的质量都与输入的质量成正比。这就是 Prompt Design（提示词设计）发挥作用的地方，尤其是在 Google Cloud 的 Vertex AI 这样强大的平台上。本文将深入探讨 Vertex
对于初学者来说，使用 React.js 和 Langchain 构建一个 GenAI Persona Clone 项目是一个极好的入门实践。本文将引导你一步步了解如何使用 OpenAI 的 gpt-4.1-nano 模型，通过 Prompt 工程技术，创建一个能够模拟特定人物个性的聊天机器人。我们将重点介绍 Zero-Shot Learning、One-Shot Learning 和 Few-Sh
AI Prompt 在大语言模型（LLM）应用开发中扮演着至关重要的角色。然而，在 React 应用中管理和维护复杂的 AI Prompt 并非易事。ai-prompt-panel 应运而生，它作为一个 React 组件，提供了一个灵活且功能丰富的 AI Prompt 编辑体验，旨在简化 React 开发者的 AI Prompt 工程流程，提升开发效率和应用质量。 挑战：传统 AI Prompt
Prompt Engineering（提示工程），作为有效驾驭生成式AI背后的关键学科，正日益被认为是成功将大型语言模型（LLMs）集成到生产环境中的关键。它不仅仅是简单的命令或查询，而是一种精细的平衡艺术，需要在约束、清晰和创造力之间找到微妙的平衡。开发者、数据科学家和产品经理们必须掌握这只“隐形的手”，巧妙地设计Prompt，既能优雅地限制生成模型的自由度，又能确保输出内容有意义且在上下文中精
大型语言模型（LLM）和大型推理模型（LRM）如DeepSeek、OpenAI o3等，在人工智能应用开发中扮演着越来越重要的角色。然而，在复杂的多轮对话和信息不明确的情况下，它们容易“迷失方向”，导致输出质量下降。本文旨在为Prompt工程师提供一套全面的最佳实践，帮助他们设计出色的Prompt，避免LLM/LRM在多轮对话和信息不明确的情境下偏离目标，提升对话体验。 1. 清晰明确的指令与目标
我们已经习惯了对人工智能（AI）保持礼貌，但这种看似无伤大雅的行为，实际上却隐藏着巨大的成本。从百万美元的账单到日益增长的碳足迹，再到对AI效率的影响，本文将深入探讨对AI保持礼貌的真实代价，以及如何在prompt工程中权衡礼貌与效率，最终实现与AI的最佳互动。 “请”与“谢”：人类的惯性与AI的理解 长期以来，我们与工具的互动方式是直接且功利的。锤子只是力量的延伸，螺丝钉则是默默无闻的连接者。然
最近科技圈出现了一种有趣的观点：“提示工程已死”。 这种观点认为，随着大模型日益复杂，精心设计提示词的需求正在下降。似乎只要以自然的语言与AI交流，它就能理解我们的意图。然而，这种观点虽然可以理解，却从根本上误解了提示工程的演变方向，也忽视了它所要达成的目标。 事实上，这种误解源于混淆了两种截然不同的活动。诚然，普通用户现在无需掌握任何特殊技巧，也能从ChatGPT等工具中获得不错的结果。但这种消
人工智能（AI）正在深刻地改变我们与技术的互动方式，但要真正发挥其潜力，关键在于掌握与这些系统沟通的艺术。Prompt Engineering（提示工程）正是这样一项技能，它能帮助你从ChatGPT等大模型中获得精准的结果。本文将深入探讨提示工程的原理、技巧以及如何负责任地使用AI，避免“幻觉”的产生，从而解锁大模型的真正潜力。 大模型的工作原理：从Token到预测 要理解提示工程，首先要了解大模
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