提示词工程-青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

行动起来，活在当下

累计撰写 6121 篇文章
累计创建 2378 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是提示词工程相关的文章

2026-03-12
设计可抵抗提示注入的AI智能体随着AI智能体能够浏览网络、检索信息并代表用户采取行动，它们也面临着新型攻击的风险。本文探讨了“提示注入”攻击如何演变为更复杂、更像社会工程学的手段，并介绍了OpenAI如何借鉴传统社会工程学防御经验，通过设计限制性系统和实施如“安全URL”等机制，来增强ChatGPT等智能体的安全性。
- 2026-03-12
- 0
- 0
- 0
2026-03-11
提升前沿大模型的指令层级：IH-Challenge 数据集旨在增强指令层级、安全可控性和提示注入鲁棒性 OpenAI 推出了 IH-Challenge，一个旨在提升大模型指令层级、安全可控性和提示注入鲁棒性的训练数据集。该数据集通过模拟多源指令冲突场景，训练模型优先遵循更可信的指令，有效解决了AI系统中因指令优先级混乱导致的安全与可靠性问题，并展示了其在多项安全属性上的显著提升。
- 2026-03-11
- 0
- 0
- 0
2026-03-10
「你是专家」这句话，到底是在帮 AI 还是在害你？「你是专家」——这个给 AI 设定的提示词，真的能提升其表现吗？本文通过精心设计的对照实验，调用 120 余次 API，对比了不同模型、不同模式下的输出结果。研究发现，身份设定主要影响 AI 的输出风格，可能导致「专家幻觉」，尤其是在缺乏推理能力时；而情感措辞则能激励 AI 更「用心」地输出，但无法改变其事实判断。推理能力被证明是抗幻觉的关键，建议在事实核查任务中优先选择具备推理能力的模型。
- 2026-03-10
- 2
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI相关教程