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.

结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们日常写作的文章，看到的书籍都在使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。

为了阅读、表达的方便，我们日常有各种写作的模板，用来控制内容的组织呈现形式。例如古代的八股文、现代的简历模板、学生实验报告模板、论文模板等等模板。所以结构化编写 Prompt 自然也有各种各样优质的模板帮助你把 Prompt 写的更轻松、性能更好。所以写结构化 Prompt 可以有各种各样的模板，你可以像用 PPT 模板一样选择或创造自己喜欢的模板。

本文主要探讨了Prompt的重要性和作用，然后介绍了一些实用的写Prompt的框架，怎么更有效地构建高质量的Prompt。

自ChatGPT横空出世以来，各行各业的工作者从一开始的完全怀疑，到将信将疑，再到热烈拥抱和强烈抵制的冰火两重天，我们在新闻中见证了好莱坞编剧大罢工，见证了压力、狂热和久违的“ALL In”像一颗兴奋的火种在国内各大公司迅速蔓延， 百团大战、千播大战之后还没过多少年头，万模大战就此拉开序幕。历史就是这样，不会简单重复，但总是惊人相似。

大模型，一定会经历大浪淘沙的过程，但无论谁胜出，都不会影响大局，我们真正进入了这个全新时代。人类社会发展规律就是先进生产力不断取代落后生产力的过程，如何利用大模型的能力，提升自己的生产力才是关键。而利用大模型，有些人觉得回答很惊艳，还有一部分人觉得just so so，其实关键在于会提问，也就是Prompt，ChatGPT 效果好不好完全取决于你的 Prompt。就像有人说的，提出正确的问题，往往等于解决了问题的大半。所以提问其实是一个技术活儿，这点无论是日常沟通，解决问题，还是利用搜索引擎，都是相通的。

本文写作的主要目的是简单介绍下 Prompt，方便大家更好地用 Prompt 和 ChatGPT进行交互，笔者也会给出一些不同任务类型的案例供大家参考。

‍在本地生活场景下，需要LLM承担不同的功能，prompt输出结果稳定性也需要进一步探索。本文是对Prompt的一些学习笔记和初步尝试的总结，希望​给大家做参考。

揭示通过精妙Prompt唤醒GPT逻辑，探索zero-shot、few-shot和\x26#39;Chain of thought\x26#39;应用，预测Prompt Engineering未来，开启AI探索之旅。

鹅厂前端大牛聊 Prompt 工程与低代码开发。

Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度，文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发，从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度，对文生图的提示词输入进行归纳总结。

近期以chatgpt等文生成LLMS爆火，国内也逐渐开源了中文版的chatgpt，本文以清华大学开源的6b的chatglm为例，实践one-shot微调，设计prompt咒语在信息抽取领域的实验效果。

If you're tired of tedious and repetitive coding tasks and want to optimize your efficiency, you're in the right place. With the power of ChatGPT, you can streamline your workflow, reduce errors, and even gain insights on improving your code.

In this blog post, we'll provide you with over 50 prompts and strategies that will help you speed up your web development workflow using ChatGPT. From learning concepts as a beginner to preparing for interviews, you'll find everything you need to make the most of AI as a web developer.

But first, it's important to understand ChatGPT's limitations. Although it's a powerful tool, ChatGPT can't substitute your own knowledge and skills. You should also fact-check any research it does for you, as ChatGPT can't verify facts. Furthermore, its training data is only up to 2021, so it may not be aware of current trends or events. With those caveats in mind, let's dive into the exciting world of AI-powered web development!