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最近和朋友聊到一个话题，我们赌未来五年，“提示词工程师”这个听起来很酷的职业，会不会像几年前的“元宇宙地产中介”一样，迅速火起来又迅速消失。这个问题挺有意思的，因为它背后其实是一个更核心的问题：未来，我们究竟是需要更会“说话”，去适应机器的...

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最近有个问题我一直在想，就是我们每天都在用的这些AI工具，时间长了，到底会不会让我们的大脑“变懒”？毕竟，现在写个邮件、想个方案、甚至画张图，很多人第一反应就是打开AI，敲几个提示词进去。 这事得分两头说。 首先，让人担心的那一面是真实存在...

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设计一个带有偏见或引导性观-点的提示词，这事儿到底合不合乎道德？聊这个话题前，我们得先弄明白一件事：AI本身没有观点，你喂给它什么，它就产出什么。所以，那个写提示词的人，就成了关键。 我们每天都在跟各种AI互动，不管是让它写邮件，还是画张图...

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我们用AI工具，比如Midjourney画图，或者用ChatGPT写一段文字，甚至是让它帮忙写几行代码，那么这些东西到底算谁的？这个问题现在变得越来越重要，因为它直接关系到我们能不能把这些创作内容用于商业用途，或者说，当我们用了之后，会不会...

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手动编写提示词就像是在跟AI进行一场效果不稳定的对话，有时候说了一大堆，它还是不能准确理解你的意思。为了解决这个问题，市面上出现了很多工具，它们能帮你自动生成或者优化提示词，让跟AI的沟通更高效。这些工具大致可以分为几类：提示词生成器、提示...

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和朋友聊天时，我们经常会讨论什么时候该去优化提示词（Prompt Engineering），什么时候又必须得上微调（Fine-tuning）这个“重武器”。这俩不是一回事，用错了地方，要么效果差，要么就是白花钱。 优化提示词，本质上是在和模...

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“提示词工程师”这个词，你肯定听过，甚至觉得有点玄乎。有人说它年薪百万，是未来最火的职业；也有人说这不过是个短期风口，很快就会消失。其实，这两种说法都对，也都有些片面。这活儿没那么神秘，但确实是个技术活。它的核心，就是“如何让AI听懂人话，...

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别再凭感觉猜哪个提示词更好了，直接上A/B测试，用数据说话。很多人优化提示词靠的是直觉，改改这里，试试那里，感觉“好像”更好了就上线。但这种方法非常不靠谱，因为大型语言模型的输出有不确定性。 同一个提示词，两次请求的回答都可能不一样。 所以...

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跟AI聊天，最烦人的事莫过于聊着聊着，它突然就把前面说过的话给忘了。就好像你跟朋友聊得正嗨，他突然问你：“咱俩刚才聊啥来着？” 这感觉，挺让人泄气的。AI本身是“无状态”的，意思就是它没有记忆。 每次你跟它说话，对它来说都是一次全新的开始。...

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当提示词中的指令相互矛盾时，比如你让AI“既要简洁又要全面”，它到底会听谁的？这其实是个好问题，因为它正好揭示了AI工作方式的核心。AI并不像人一样真正“理解”矛盾，它只是在根据算法和数据计算一个最可能让你满意的结果。这背后没有情感，没有主...

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