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# 压缩即智能

最近在准备一个 AI 提示词的分享,梳理了自 2022 年以来我 [Prompt] 内容页面下近 200 条 Refs,重新思考如何更好地与 AI 交互,让输出质量最优化。

2016 年,OpenAI 首席科学家 IlyaSutskever 分享了他的研究,使用压缩(compression)概念来解释模型如何进行更好地预测输出,这成为 OpenAI 语言模型/ ChatGPT 构建背后的底层技术,好的压缩器将成为好的预测输出工具/语言模型,「压缩即智能」。

Prompt 即是对这种大型语言模型(LLMs)的控制指令,用自然语言描述让 LLMs 预测理解和输出结果,提示词成为解压知识的密钥,让各种预压缩的人类知识、文化、语言、图像以及音乐等重新关联和组合,以「文本密钥」投影出整个人类知识图谱及其展开。

提示词仍然是必要的,目前 AI 自主代理完全达不到直接兑现需求的能力,提示词交互/文本唤醒仍然是驾驭 AI 语言模型的主要方式。ChatGPT 仍在降智,这也是我最近转用 OpenRouter 使用聚合 AI 模型时的颇多感触,Per token, per intelligence.

整体而言,Prompt 提示词工程围绕两大核心优化:技巧与指令。技巧即通过特定方法和策略优化提示词,以提升模型响应质量,这和模型发展程度有关,如情感刺激(Emotional Stimuli),会伴随模型升级而变化。指令即通过明确、具体的方式向模型传达需求,以确保其能理解并准确执行,指令即是语言的艺术,这与个人知识储备和表达有关,「好问题好答案」,如何「压缩」你的问题成为指令的核心。

技巧部分:
1. 情感刺激/勒索:通过引入情感元素,利用情感刺激增强模型表现,模型可能会提供更具同理心的回答。提示词包括:「我要给出 $X 小费以获得更好的解决方案!」,「你将受到惩罚」,「10 个老奶奶将死去」。
2. 思维链(Chain-of-Thought):引导模型进行深入或分步骤解决问题,逐步思考。take a deep breath,step by step. 或者使用极致压缩词唤醒模型输出,如 elaborate,read thoroughly and write minto outline.
3. 角色扮演:这是非常通用和流行的技巧,「你将扮演/你作为」,为模型分配特定角色和视角,进行更加专业和风格化的回答。
...
以及提线木偶技巧,让模型按预期方式回应;自我反思与纠错,鼓励模型自我评估;模型记忆与召回,明确模型需要关注的点;以及工具 API 调用和多轮翻译技巧。

指令部分:
1. 言简意赅:使用清晰、肯定的语言直接告诉模型人物,避免冗长和废话,以减少模型理解误差。
2. few-shot(少样本学习):Andrej Karpathy 在 X 上提到,提供示例输入和输出可以帮助模型更好理解任务要求和回答格式。
3. 伪代码精确控制:当要求复杂任务以及任务间相互关联引用时,自然语言描述极其有限,这时候可以借助伪代码来精准控制输出,如变量、类型、循环逻辑的规则等引入。
4. 使用分隔符和格式化:如 Markdown 大纲结构将提示词分为详细结构,便于模型更好理解和处理。
...
其它如复杂任务拆解;指定行文风格;背景定制;自我提示生成;避免负面指令;上下文窗口管理;以及新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛冠军的CO-STAR 框架结构都可以进行优化,Context 上下文、Objective 目标、Style 风格、Tone 语气、 Audience 受众、Response 响应。

上世纪,社会学家卢曼将笔记卡片盒作为「沟通的伙伴」,现在,AI 仍然不能脱离工具而「越轨」,它只是更丰盛智能的「划片箱伙伴」,甚至作为知识伙伴的降格,现在你很难忽视 AI 存在而独立处理 Fleeting Thoughts.

最近提示词大佬李继刚在采访中也表示,「真正重要的是人的思想和认知,AI 只是帮助我们表达和实现的工具。要想更好地使用 AI,关键是提升自己的思考深度和知识储备」。

而新的知识生产方式,对于个人要求将更加严格,无论是品味还是知识储备,都离不开大量阅读和大量写作,都必定回归最扎实的思考训练。

#AI



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最近在准备一个 AI 提示词的分享,梳理了自 2022 年以来我 [Prompt] 内容页面下近 200 条 Refs,重新思考如何更好地与 AI 交互,让输出质量最优化。

2016 年,OpenAI 首席科学家 IlyaSutskever 分享了他的研究,使用压缩(compression)概念来解释模型如何进行更好地预测输出,这成为 OpenAI 语言模型/ ChatGPT 构建背后的底层技术,好的压缩器将成为好的预测输出工具/语言模型,「压缩即智能」。

Prompt 即是对这种大型语言模型(LLMs)的控制指令,用自然语言描述让 LLMs 预测理解和输出结果,提示词成为解压知识的密钥,让各种预压缩的人类知识、文化、语言、图像以及音乐等重新关联和组合,以「文本密钥」投影出整个人类知识图谱及其展开。

提示词仍然是必要的,目前 AI 自主代理完全达不到直接兑现需求的能力,提示词交互/文本唤醒仍然是驾驭 AI 语言模型的主要方式。ChatGPT 仍在降智,这也是我最近转用 OpenRouter 使用聚合 AI 模型时的颇多感触,Per token, per intelligence.

整体而言,Prompt 提示词工程围绕两大核心优化:技巧与指令。技巧即通过特定方法和策略优化提示词,以提升模型响应质量,这和模型发展程度有关,如情感刺激(Emotional Stimuli),会伴随模型升级而变化。指令即通过明确、具体的方式向模型传达需求,以确保其能理解并准确执行,指令即是语言的艺术,这与个人知识储备和表达有关,「好问题好答案」,如何「压缩」你的问题成为指令的核心。

技巧部分:
1. 情感刺激/勒索:通过引入情感元素,利用情感刺激增强模型表现,模型可能会提供更具同理心的回答。提示词包括:「我要给出 $X 小费以获得更好的解决方案!」,「你将受到惩罚」,「10 个老奶奶将死去」。
2. 思维链(Chain-of-Thought):引导模型进行深入或分步骤解决问题,逐步思考。take a deep breath,step by step. 或者使用极致压缩词唤醒模型输出,如 elaborate,read thoroughly and write minto outline.
3. 角色扮演:这是非常通用和流行的技巧,「你将扮演/你作为」,为模型分配特定角色和视角,进行更加专业和风格化的回答。
...
以及提线木偶技巧,让模型按预期方式回应;自我反思与纠错,鼓励模型自我评估;模型记忆与召回,明确模型需要关注的点;以及工具 API 调用和多轮翻译技巧。

指令部分:
1. 言简意赅:使用清晰、肯定的语言直接告诉模型人物,避免冗长和废话,以减少模型理解误差。
2. few-shot(少样本学习):Andrej Karpathy 在 X 上提到,提供示例输入和输出可以帮助模型更好理解任务要求和回答格式。
3. 伪代码精确控制:当要求复杂任务以及任务间相互关联引用时,自然语言描述极其有限,这时候可以借助伪代码来精准控制输出,如变量、类型、循环逻辑的规则等引入。
4. 使用分隔符和格式化:如 Markdown 大纲结构将提示词分为详细结构,便于模型更好理解和处理。
...
其它如复杂任务拆解;指定行文风格;背景定制;自我提示生成;避免负面指令;上下文窗口管理;以及新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛冠军的CO-STAR 框架结构都可以进行优化,Context 上下文、Objective 目标、Style 风格、Tone 语气、 Audience 受众、Response 响应。

上世纪,社会学家卢曼将笔记卡片盒作为「沟通的伙伴」,现在,AI 仍然不能脱离工具而「越轨」,它只是更丰盛智能的「划片箱伙伴」,甚至作为知识伙伴的降格,现在你很难忽视 AI 存在而独立处理 Fleeting Thoughts.

最近提示词大佬李继刚在采访中也表示,「真正重要的是人的思想和认知,AI 只是帮助我们表达和实现的工具。要想更好地使用 AI,关键是提升自己的思考深度和知识储备」。

而新的知识生产方式,对于个人要求将更加严格,无论是品味还是知识储备,都离不开大量阅读和大量写作,都必定回归最扎实的思考训练。

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Commenting about the court's concerns about the spread of false information related to the elections, Minister Fachin noted Brazil is "facing circumstances that could put Brazil's democracy at risk." During the meeting, the information technology secretary at the TSE, Julio Valente, put forward a list of requests the court believes will disinformation. fire bomb molotov November 18 Dylan Hollingsworth yau ma tei 6How to manage your Telegram channel? Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
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