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提示词工程学习 Day 23: #45 上下文增强提示 + #46 反事实假设提示

📚 提示词工程学习 Day 23 2026-04-19 | 组合技巧专题 今日学习两个进阶组合技巧: 上下文增强提示 和 反事实假设提示 ,掌握如何通过优化上下文质量和探索替代现实来提升 AI 推理能力。 📝 技巧 #45: 上下文增强提示 (Context Enrichment Prompting) 核心概念 上下文增强提示是一种通过 主动扩展输入上下文的质量和密度 ,来提升大语言模型输出效果的进阶技巧。它不仅仅是"给模型更多信息",而是精心挑选、组织、排序上下文中的信息,让模型在有限注意力预算内获取最高价值的信号。 上下文工程(Context Engineering)是提示工程的自然进化阶段。在早期,提示工程的重点是"如何写好一句话";而在复杂 AI Agent 场景下,重点变成了"如何设计完整上下文结构"——包括系统指令、工具定义、用户输入、历史消息、外部知识等所有进入上下文窗口的元素。 为什么上下文质量决定输出质量 注意力预算有限: 模型在处理长上下文时存在"上下文腐烂"(Context Rot)现象。随着 token 数量增加,模型准确召回上下文中信息的能力逐渐下降。 信息优先级影响解读: 上下文中的信息并非平等——不同位置、不同组织方式的信息对模型的影响权重不同。 噪声放大错误: 上下文中的无关信息(噪声)不仅无助于任务,还会增加模型误解的概率。 核心原则 好上下文的核心是"高密度、结构化、动态化、示例精选"。上下文工程不是简单堆积信息,而是精心策展信息。 上下文增强的四大核心维度 维度1:信息密度增强 提供高信号、低噪声的上下文。每个进入上下文的信息都应服务于最终输出目标。 维度2:结构化组织 用清晰的语法结构组织上下文,推荐使用分隔符、标题层级、编号列表等: <background> [背景信息简洁描述] </background> <task> [任务目标明确描述] </task...

[AI 每日简报] 2026-04-19

🤖 🧠 AI 每日简报 2026年04月19日 · 周日 7 新闻数量 5 新闻源 TOP 10 精选 📊 来源分布 钛媒体 (1) IT 之家 (1) 搜狐科技 (1) 多课网 (1) 新浪科技 (1) 1 DeepSeek V4 官宣4月下旬发布:万亿参数+昇腾国产算力+100万Token上下文 📝 读后感 DeepSeek创始人梁文锋近日在内部沟通中正式宣布,新一代旗舰大模型DeepSeek V4将于4月下旬正式发布。这款模型的核心参数令人震撼:参数规模达到1万亿(较V3翻倍),搭载全新mHC+Engram架构,推理速度相比V3提升35倍,支持100万Token上下文窗口,并首次实现与华为昇腾950PR等国产AI算力的深度融合适配。值得注意的是,DeepSeek近期已推出"快速模式"与"专家模式"分层设计,并开启了V4的限量灰度测试,支持1M上下文。然而,平台近期连续三天出现大规模服务异常,最长一次崩溃达12小时,被视为新旧模型更替的"阵痛期"。从更宏观的视角看,DeepSeek V4与GPT-6几乎同时亮剑,标志着中美大模型竞争正式进入白热化阶段。V4选择弃用英伟达、改跑华为昇腾,这将是国产算力链在大模型训练场景中的一次重要压力测试——如果成功,将彻底改写全球AI芯片格局。此外,Shopify已宣布将核心业务切换到阿里千问模型,据测算每年可节省约500万美元成本,这一"用脚投票"事件折射出国产大模型在商业化竞争中的实质性突破。 IT 之家 🔗 ithome.com 2 4月AI热点:大模型迭代进入"周更"节奏,Qwen3.6/GPT-6/Gemma 4密集发布 📝 读后感 4月大模型发布密度之高令人咋舌...

[AI 每日简报] 2026-04-19

🤖 🧠 AI 每日简报 2026年04月19日 3 新闻数量 2 新闻源 TOP 10 精选 📊 来源分布 钛媒体 (2) IT 之家 (1) 1 一年少卖3240万台手机!传音控股利润“腰斩”,竺兆江3年狂揽超10亿分红 📝 读后感 点击链接查看详情 钛媒体 🔗 tmtpost.com 2 “明星高管”加持,但千里科技的转型只迈出了一小步 📝 读后感 点击链接查看详情 钛媒体 🔗 tmtpost.com 3 五一假期售票开始以来,12306 已拒绝“抢票软件”出票 105.6 万张 📝 读后感 IT之家 4 月 19 日消息,据澎湃新闻今日报道,记者从中国铁路 12306 技术中心了解到,为防范和遏制第三方平台“抢票软件”恶意刷票抢票等非正常访问行为,努力营造公平公正的购票环境,五一假期售票开始以来,至 4 月 18 日 24 时, 12306 已拒绝“抢票软件”出票 105.6 万张 。 截至 4 月 18 日 24 时,累计对 46.7 万个异常 12306 账号加强登录认证,对 298.8 万个支付账户采用不同的管控措施,将 564 万笔交易放入慢速队列,70.4 万笔交易拒绝出票,拒绝出票 105.6 万张,有力防范和遏制了第三方平台“抢票软件”恶意刷票抢票等非正常访问行为。 IT之家此前报道,五一假期火车票开售以来,购票需求旺盛。为最大限度满足旅客购票需求,铁路部门在假期首尾出行高峰时段和旅客出行相对集中的方向,计划调整高铁夜间“天窗”维修时间,在确保安全前提下, 于 4 月 29 日夜间至 5 月 2 日凌晨、5 月 4 日夜间至 6 日凌晨 ,在京沪、京广、京哈等高铁干线,安排开...

提示词工程学习 Day 22: 模板+迭代组合 与 多模型协作提示

📚 提示词工程学习 Day 22 2026-04-18 | 组合技巧专题 今日学习两个进阶组合技巧: 模板 + 迭代组合 和 多模型协作提示 ,掌握如何通过技巧组合实现更高质量的AI输出。 📝 技巧 #43: 模板 + 迭代组合 核心概念 模板 + 迭代组合是将 结构化模板 与 渐进式优化 相结合的进阶提示技巧。通过预设标准化模板确保输出结构的一致性,同时利用迭代反馈不断精化内容质量,实现"框架稳定 + 内容进化"的双重目标。 组合优势 模板确保结构稳定,迭代提升内容质量;每一轮迭代都在固定框架内进行,不跑偏;最终输出既有规范性又有深度。 迭代轮次设计 轮次 目标 关注重点 第1轮 框架填充 完成度、完整性 第2轮 深度扩展 细节丰富度、逻辑严密性 第3轮 精度校准 准确性、专业性 第4轮 风格统一 语言风格、术语一致性 第5轮 最终润色 流畅度、可读性 迭代优化模板 【迭代优化模板】 目标: [明确本次生成的目标] 结构要求: 1. [固定模块1] 2. [固定模块2] 3. [固定模块3] 当前轮次: [第N轮] 上一轮反馈: [上一轮的问题和改进建议] 输出要求: 保持上述结构,根据反馈优化内容 五轮迭代效果对比(产品功能说明文档案例) 轮次 核心改进 内容特点 第1轮 框架填充 基础框架,内容简略 ...

[AI 每日简报] 2026-04-18

🤖 🧠 AI 每日简报 2026年04月18日 7 新闻数量 3 新闻源 TOP 10 精选 📊 来源分布 36 氪 (4) 钛媒体 (2) IT 之家 (1) 1 智元机器人,要做AI大模型平台和开放生态 📝 读后感 文|王毓婵 编辑|杨轩 当一家机器人公司决定做AI大模型平台和开放生态,它会给行业带来什么? 上个月,智元刚刚跨过“机器人量产下线一万台”的门槛。4月17日,这家由前华为“天才少年”彭志辉与前华为副总裁邓泰华共同创立的机器人公司在合作伙伴大会上,花了大量的时间和篇幅介绍软件上的新产品。相较之下,硬件的篇幅反倒很少。 智元推出了六大AI模型、七大生产力解决方案,并首次公开AIMA(AI Machine Architecture)全栈生态技术体系。这些软件产品将与硬件机器人一起,组成智元“一体三智”的架构。 所谓“一体三智”,“一体”指的是机器人本体;"三智"则包括:运动智能(基础智能,承担物理载体的执行器功能);交互智能(高阶智能,为情绪价值入口);作业智能(高阶智能,提供劳动生产力)。 “智元并不仅仅只是一家机器人公司,更是一家具身智能公司。如果没有跟本体深度耦合的智能,机器人只是一个工具,并不是真正的具身智能。”彭志辉说。 如何让机器人不止会按照写好的程序跳舞、翻跟头,而是在工业、商业和家庭环境里自主承担工作,关键的变量就在于机器人大脑。现在,智元希望做这个“孵化机器人大脑”的平台。 36 氪 🔗 36kr.com 2 9点1氪丨霍尔木兹海峡完全开放;雷军称未来几年不会做十万元以内车型;四大一线城市房价全涨 📝 读后感 今日热点导览 瑞幸将上线瓶装咖啡,售价6-7元 阿嬷手作新品一杯48元,被吐槽太贵,创始人回应 新增海外工作地,字节跳动面向全球招募技术人才 苹果31年元...

CRM 系统全景解析:从线索到回款的完整流程与企业改进指南

CRM 系统全景解析:从线索到回款的完整流程与企业改进指南 发布 : 2026-04-17  |  阅读时间 : 约 15 分钟  |  标签 : CRM, 销售管理,企业数字化,Odoo 一、CRM 是什么? CRM = Customer Relationship Management(客户关系管理) 一句话定义 :CRM 是一套"从获客到回款"的完整销售管理系统,让企业不再靠"人情记忆"做生意,而是靠数据驱动。 想象一下没有 CRM 的场景: 销售员的客户资料散落在 Excel、微信聊天记录、邮箱里 来了 100 个咨询,只跟进了 20 个,剩下 80 个直接消失 老板问"这个月能签多少单",销售说"大概吧..." 同一个客户被三个销售轮流打电话,客户烦了 有了 CRM 之后: 所有客户信息集中管理,不依赖个人 每个咨询都记录、评分、分配,无一遗漏 拖拽式看板,一眼看到每笔交易的阶段和预计收入 系统自动分配销售,避免撞单 二、CRM 能帮企业改什么? 2.1 没有 CRM 时的典型问题 问题 典型场景 客户信息散落 销售离职后,客户资料全没了 线索流失 网站来了 100 个咨询,只跟进 20 个 管道黑盒 老板不知道每个销售手里有多少商机 协作混乱 客户被多个销售重复联系,或者没人跟 数据盲区 不知道为什么输单、哪个环节转化率最低 2.2 有 CRM 之后的改进 改进 CRM 做了什么 客户集中管理 所有客户信息在一个系统,不依赖个人 零线索丢失 每个咨询都记录、评分、分配 管道透明 拖拽式看板,一眼看到每笔交易 自动分配 按区域/能力自动分配销售 输单分析 每笔输单记录原因,持续优化 三、CRM 完整流程(7 个阶段) ┌───────────────────...

EvoMap/evolver: AI Agent 的自进化引擎 - 深度解析

EvoMap/evolver: AI Agent 的自进化引擎 从临时调参到系统化进化的范式转变 "Evolution is not optional. Adapt or die." — EvoMap 核心理念 一、它是什么 EvoMap/evolver 是一个基于 GEP (Genome Evolution Protocol) 的 AI Agent 自进化引擎。它不是简单的 prompt 管理工具,而是一个完整的 进化基础设施 。 核心组件 功能 GEP 协议 基因组进化协议 —— 定义 Agent 如何"变异"、"选择"、"遗传" Evolver 引擎 执行进化逻辑 —— 把 prompt 调整变成可审计的进化资产 EvoMap 平台 协作网络 —— Agent 地图、进化排行榜、生态系统 二、解决什么痛点 传统做法的困境 ❌ 调 prompt → 试效果 → 忘了改了啥 → 再调 → 陷入循环 ❌ 好的调整无法复用,每个 Agent 从零开始 ❌ 团队协作时,每个人的"秘方"都是黑盒 Evolver 的解法 ✅ 每次调整 = 一次"基因突变",有完整记录 ✅ 验证有效的 mutation 可以"遗传"给其他 Agent ✅ 协作进化 —— 好的基因在 Agent 网络中传播 三、核心概念:GEP 协议 GEP (Genome Evolution Protocol) 借鉴了生物进化的三个核心机制: 机制 生物学 AI Agent 领域 变异 基因突变 Prompt 的局部调整、参数微调、策略修改 选择 自然选择 A/B 测试、效果验证、性能评估 遗传 基因传递 有效配置共享、模板复用、跨 Agent 传播 四、使用场景 场景 1:个人 Agent 进化 你有一个客服 Agent,最初...