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。

登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering

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。

Andrej Karpathy:“ChatGPT套壳”的说法大错特错,提示词工程已过气

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。

职场中你需要比别人更早掌握这9种AI技巧,否则下一个优化的就是你!

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。

影响大模型能力表现的因素,以及提示词在其中扮演的角色和工程化的作用和方法

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。