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<p>欢迎来到谷粒粒的AI内容节目《硅基奇谈》！在这里，我们用AI的视角，探索科技如何重塑世界。</p><p>本期节目，我们将一同深入探讨如何与大语言模型进行更高效的沟通——也就是"提示工程"（Prompt Engineering）。您可能每天都在与AI对话，但如何写出真正能让模型给出既准确又有用回答的提示，却是一门融合了艺术与科学的学问。我们将揭秘那些能显著提升交互效果的关键技术和最佳实践。</p><p>🎯 本期你将收获：</p><p>✨ **提示工程核心**：理解什么是提示工程，为何它对高效利用AI至关重要。</p><p>✨ **关键参数解读**：掌握大语言模型的配置参数，如最大输出长度、采样温度、Top-K和Top-P，了解它们如何影响模型输出。</p><p>✨ **基础提示技巧**：学习并运用Zero-shot、Few-shot（提供范例）、系统提示（System Prompting）、上下文提示（Contextual Prompting）和角色提示（Role Prompting）。</p><p>✨ **进阶提示策略**：深入了解高级提示技术，包括思维链（Chain of Thought, CoT）如何引导模型分步思考，Self-Consistency如何通过多路径推理提升答案鲁棒性，Tree of Thoughts (ToT)如何支持探索与规划，以及ReAct框架如何使模型结合推理与行动（如调用外部API）。</p><p>✨ **自动化与应用**：初识Automatic Prompt Engineering (APE)的概念，并了解提示工程在代码生成、解释、翻译及调试等开发场景中的实际应用。</p><p>✨ **结构化交互**：认识要求模型输出JSON格式以及使用JSON Schema定义输入格式对提升结果可用性和减少"幻觉"的重要性。</p><p>✨ **最佳实践指南**：获取一系列实用建议，如保持指令清晰具体、多用肯定句引导、提供优质范例、控制输出长度，以及迭代和记录的重要性。</p><p>✨ **未来趋势展望**：共同思考随着大模型能力增强，提示工程的未来发展方向。</p><p>00:00:00 - 00:00:34 提示工程简介：高效prompt的重要性及所需理解</p><p>00:00:34 - 00:01:09 播客及本期主题介绍：深入探讨提...