AI 会先毁掉年轻人,还是职场老将?
一场关于未来饭碗的辩论在全球展开。年轻人因AI接管基础任务面临失业风险;经验丰富的专业人士则担忧自身技能被取代。关键在于工作是否可替代,而非年龄。AI被视为能力放大器,推动‘AI协作者’的新物种出现。
一场关于未来饭碗的辩论在全球展开。年轻人因AI接管基础任务面临失业风险;经验丰富的专业人士则担忧自身技能被取代。关键在于工作是否可替代,而非年龄。AI被视为能力放大器,推动‘AI协作者’的新物种出现。
上下文工程关注如何有效构建输入来引导LLM生成期望输出,强调控制输入而非改变模型本身。它通过指令、知识工具和智能体等手段实现自动化信息整合与提供。核心是打造一个高效的信息供给系统,确保数据和环境准备充分以优化模型表现。
AK提出‘上下文工程’取代‘提示词工程’。Andrej Karpathy认为‘上下文工程’更全面描述构建强大AI应用所需的复杂工作,融合科学与艺术,精细平衡信息量,涵盖模型调度、用户体验设计等多个方面。
掌握九种简单的人工智能技能可以让普通人加入AI浪潮,包括提示词工程、AI辅助软件开发、AI设计与艺术、人工智能视频编辑、AI写作、内容营销自动化、数据分析以及无代码AI开发等。
大模型的能力由多个因素决定,包括神经网络技术的发展、训练数据的选择与质量、模型结构的固有缺陷、以及微调等。提升大模型潜力的方法则涉及模型架构改进、算法选择、数据质量优化等多个方面。提示词工程是一种常用手段,通过调整提示词激发大模型潜力,促进其在特定任务上的表现。
Cursor为首的AI编程工具背后是提示词工程,包括Cursor、Manus等多家工具的系统提示词被公开。提示词优化至极致确保用户体验和代码质量,实现工具调用规则、代码修改规则等功能操作。