帮你解决千年难题之“我跟你妈同时掉水里了，你先救谁？“

你能躲过一劫吗？

压箱底的东西往往在最后

"科学就是相信专家们的无知。"——理查德·费曼

一文看懂提示词攻防

“现在的国内大模型和AI创业公司就是在走钢丝，稍微不注意就万劫不复”。这句话是我在看完十一财经那篇《中国大模型产业的五个真问题》后的内心独白。

没废话，两分钟学会。白嫖扣子，再战一年。

多模态提示词用例学习必看！

这些还不够？没关系，我还捏了个AI产品测评师在里边，就问你够不够贴心！

学习AI必知必会

到底动了谁的蛋糕？

打不过就加入，全员谜语人

本文作者: 一泽Eze编辑/投稿:蓝衣剑客幸好，今天下班路上刷了一眼 X 。看到 Anthropic 的 DevRel（开发者关系）老哥 @Alex Albert 前天发了篇推。还好，错过就亏大发了……这是全球顶级大模型厂商，官方下场，用他们的最佳实践，教我们"什么才是优秀到爆炸的提示词"。很强，又学到很多。简直覆盖了提示词设计的方方面面。全方位、无死角地为 Prompt Engineer，开拓提

作者：一泽Eze编辑: 蓝衣剑客可能是全网最好的 Coze 教程（之一），带你一次性入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者，也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路10+ 项常用的 Coze 工

“前言如图”“8月23日，李沐回到了母校上海交大，做了一场关于 LLM 和个人生涯的分享，整个分享干货满满。”李沐将模型训练比作 "炼丹" 过程，巧妙地将其分为三大要素：数据、算力和算法。数据如同炼丹的材料，搜集困难但至关重要；算力类比为炼丹的火力和设备；而算法则是不断改进的炼丹配方。他指出，当前的语言模型与早期的深度学习模型有显著不同。现在的目标是创造一个具有 "灵魂" 的多功能模型，能够解决各

本系列课程是Deeplearning联合谷歌Gemini团队开发的免费在线课程，课程中使用了Gemini模型作为教学模型，教授大家如何使用多模态提示词与模型交互。由于课程内容中有很多在国内无法应用的部分，在其之中也缺乏了某些概念。有鉴于此，我截取了部分教程内容，并适当混合了一些入门概念。将其进行重新整理和刊发，以增强其普世价值。（如有需要，请访问原版在线课程 ）在这个系列中你可以学到：了解什么是多

“如果你在网上搜索的话，有很多人从商业、从政治、从军事等等角度解释过“第一性原理”，有些东西让人看的越来越迷糊。我不想去谈论这些被包装过的概念，我只想从根本上去和你探讨这其中的本质意义，这样你才真的能理解‘ 第一性原理 ‘。”“可能我只有在深夜才能仔细思考这些东西，我建议所有人读完它，相信你会大有收获。”蓝衣剑客 2024年8月9日夜说起“第一性原理”大家可能会觉得陌生，但是说起马斯克，我想，混在

昨日，我独自闲来无事刷手机时，一则新闻引起了我的注意：戴尔公司计划裁减全球10%的员工。这次裁员主要涉及销售和营销团队，而公司的战略重心则转向了AI业务。尤其是最后那句“裁员规模可能会更大”，真的是勾起了我的好奇心。本着“透过现象看本质”的理念，我不禁开始梳理近一年来各大IT公司的裁员进程。通过整理，我发现这并非孤立事件，而是反映了整个行业的变革浪潮。为了更直观地展示这一趋势，我汇总了从去年至今，

在上一篇文章中，我们详细探讨了如何制作提示词母体，并与大家分享了制作的核心思路。如果你还没有阅读过那篇文章，强烈建议你先去阅读一下，因为它为我们今天的讨论奠定了重要基础。顺便附赠群友们在测试提示词母体后的感受：而对于那些已经阅读过第一篇文章的朋友们，你们可能还记得我在文章末尾留下了一个悬念。那就是：我们如何能够创造出更加拟人化、更具个性的智能体，并且把豆包角色扮演模型利用起来？今天，我们就来聊聊这

提示词母体我在去年7月份就开始研究了，一晃眼已经一年过去了。在很多文章里我也放过彩蛋，许多人向我反馈说拿到这些彩蛋模板后赚到了钱。然而，终究很少有人真正理解这个提示词母体到底是什么，一旦需求或模型发生变化，模板就不再适用了。本着“授人以鱼不如授人以渔”的原则，这次我决定把如何构建模板的思路分享给大家。通过掌握这些方法和思路，大家可以根据不同的需求和模型变化，自主构建和调整模板，从而更好地应对各种挑