当你需要更精准的控制 LLM 的输出结果和定义其执行逻辑时，该怎么做？

A deep dive into the strategies I learned for harnessing the power of Large Language Models (LLMs)

掌握编写提示词的技巧是每个人都能且应该具备的技能。通过阅读本文，您可以学会如何编写出更有效的提示词，进而引导大型语言模型更精准地达成您的目标。

‍本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。

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prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。

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轻舸，通过自然语言表达、灵活AI框架、智能化视觉语言，实现放开说、简单用、都搞定。

再过 1 个多月就是农历新年了，这段时间大家设计的物料应该都离不开这个主题。所以老规矩，还是给大家整理了一组红红火火的设计类春节主题 Midjourney 提示词，包含人物、3D 元素、电商场景、背景素材等多个类型，其中还有几组 V6 模型出的图，质量相当不错，一起来看看吧~

根据新的上下文，我们可以进一步完善原始答案。设计人员应该确定用户需要什么样的回答，以及这些回答是否意味着结束对话或理解机器人的能力。他们可以通过主动提问、提示用户后续行动等方式帮助用户添加问题的框架。此外，设计人员还可以支持用户上传文档，并允许用户针对文档的特定部分提出问题。需要注意的是，对于填充语和“Can you”型的提示，设计人员应该确定它们需要什么样的回答，以及它们是否意味着结束对话。

Instacart正在探索使用LLMs和GenAI构建产品的技巧和技术。他们发现，通过一些提示技巧如"Chain of Thought"和"ReAct"，以及将LLMs视为明亮但容易困惑的实习生，可以改善模型的性能。这些技巧包括给模型明确的引导、让模型在回答问题之前做出计划、使用Monte Carlo技术进行头脑风暴、以及通过自我纠正来提高模型的表现。此外，模型还可以进行自我纠正和分类，进一步提升其表现。Instacart还构建了一个API端点，用于内部使用，以更好地从LLMs中提取正确的输出。

Prompt意为提示词或引导词，用以描述在AI模型中输入的起始语句或问题，以引导模型进行相关的回答或生成特定内容。

本文主要介绍了Prompt设计、大语言模型SFT和LLM在手机天猫AI导购助理项目应用。

I will share a simple workflow so that anyone can join in and have fun. Perhaps we can use animatediff to create more interesting art!

Stable Diffusionのおすすめプロンプト一覧。実写風やアニメ風の画像生成時に「カメラアングルや構図を変えたい」という方へ。本記事では、位置の調整方法や、構図に関するプロンプト(呪文)・狙い通りの画像を生成するコツをまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。

Like many companies, Dropbox has been experimenting with large language models (LLMs) as a potential backend for product and research initiatives. As interest in leveraging LLMs has increased in recent months, the Dropbox Security team has been advising on measures to harden internal Dropbox infrastructure for secure usage in accordance with our AI principles. In particular, we’ve been working to mitigate abuse of potential LLM-powered products and features via user-controlled input.

Injection attacks that manipulate inputs used in LLM queries have been one such focus for Dropbox security engineers. For example, an adversary who is able to modify server-side data can then manipulate the model’s responses to a user query. In another attack path, an abusive user may try to infer information about the application’s instructions in order to circumvent server-side prompt controls for unrestricted access to the underlying model.

As part of this work, we recently observed some unusual behavior with two popular large language models from OpenAI, in which control characters (like backspace) are interpreted as tokens. This can lead to situations where user-controlled input can circumvent system instructions designed to constrain the question and information context. In extreme cases, the models will also hallucinate or respond with an answer to a completely different question.