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1
人工智能简介及提示:模型如何“思考”
2
良好的提示剖析:角色、背景、任务、格式、示例、约束
3
教学清晰度:将不确定性转化为可测量的教学
4
上下文管理:为模型提供正确的背景
5
少样本采样:实例教学
6
思想链
7
格式强制:表、JSON、列表、模板
8
迭代和及时改进
9
角色和角色工程
10
常见提示错误及解决方法
11
身份验证、边界、隐私和道德
12
建立提示库和端到端工作流程
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