今天我兴奋地跟大家分享一个超级实用的新资源——Claude团队刚刚发布了一份全面的Prompt Engineering指南！作为一个每天都在摸索各种AI提示技巧的科技爱好者，我第一时间深入研究了这份指南，发现这简直就是AI无代码开发的宝典啊！
Prompt 为什么重要
大模型在文本生成方面取得了卓越的成就，通过合适的prompt设计，往往可以使得生成结果符合特定的需求。但是为属性繁多的任务设计出合适的prompt是很困难的。一种解决方案是通过线性组合方式或者其变种将每个属性对应的模型在生成logits上进行融合。鉴于属性之间可能存在的冲突现象，这种方案无法保证模型的主属性不受其他模型的干扰。
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
Anthropic 昨晚发布了他们最新的 Claude 3.7 Sonnet 混合推理模型，并在官网同步更新了 Claude 3.7 的系统提示词。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。
从本质上讲，LLM会根据用户从UI的输入生成代码示例。然后，生成的代码会通过中间件逻辑进行处理，根据逻辑跟踪文件、代码更改和第三方API调用。
单个模型的优缺点也能分析
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
