无论是 Google 翻译、DeepL 翻译还是 ChatGPT，翻译大段英文的时候，“机翻感”（机器翻译的感觉）都很强，一看就是机器翻译的，很生硬，但是自己手动润色又太费时间。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。
不会，prompt engineering 仍然是一个基本技能。GPTs 就是一个简化版的 Agent，这段提示词就是你能用来控制这个 Agent 最重要指令。
作为连接人类与大模型的桥梁，大模型对 「Prompt (提示词)」 究竟有多敏感？同样的prompt，可能写错个单词、写法不一样，都会出现不一样的结果。
12 月 15 日-12 月 17 日，由 Founder Park、飞桨、文心大模型联合主办的 AGI Hackathon 经过两天的创新开发和第三日的路演，目前已全部结束。
12 月 15 号，OpenAI 在他们的文档里上线了 Prompt engineering，也就是提示词工程指南，至此，终于算是有了一个权威且有效的 Prompt 工程标准文档。
并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。 一种方案是，人向模型对齐。于是有了 「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。
