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以下是 AI提示词工程相关的文章

2025-10-08
Sora 2 提示词终极指南：如何创作出成功的 AI 视频？ Sora 2 提示词终极指南介绍了如何平衡提示词的详细程度以控制视频内容与创意自由，强调反复迭代和与模型合作的重要性。视频的分辨率和长度需通过API参数设置，影响画质和生成效果。建议使用清晰且结构化的提示词描述镜头、动作和光线，可单独描述多个镜头以灵活剪辑。进阶提示词涵盖专业摄影术语和细节，帮助实现电影级效果和连贯性，提升视频的视觉与听觉品质。
- 2025-10-08
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- AI创意设计
- AI通用基础/开发
2025-10-07
为何许多人仍在“提示词工程”上挣扎？模板和AI辅助为何无效？提示词工程并未过时，尤其在复杂任务中仍必需。它是一个持续迭代的过程，包含明确目标、构思方案、编写提示词、测试和评估，直到输出满足需求。多数人难以识别输出与目标差距及调整方法，缺乏领域知识使得模板和AI辅助效果有限。优秀提示词工程师通过不断测量和调整，实现精准输出，而非依赖现成模板。
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用
2025-10-07
为何许多人在使用模板和AI辅助后，依然难以掌握提示词工程？提示词工程是一种系统化的迭代过程，包含目标设定、构思、编写、测试和评估，反复优化以达成复杂任务的高质量结果。许多人难以掌握其核心在于无法准确评估输出与目标的差距及调整方法。优秀提示词工程师重视输出质量的精准把控和调整能力，而非依赖现成模板。领域知识和持续优化是实现高效提示词工程的关键。
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用
2025-10-06
为什么我照着模板写，AI还帮我优化，可提示词就是写不好？——提示词工程的实战精髓提示词工程是系统化设计、测试和优化提示词的过程，复杂需求仍需其支持。写好提示词需明确目标、构思、初写、测试和评估，然后反复迭代调整。优秀提示词依赖于对生成结果与目标差距的判断和改进能力，专业背景有助于提升提示词质量。简单套用模板或依赖AI辅助难以保证效果，关键在于持续优化和理解需求细节。
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用
2025-10-06
为何许多人仍在为提示工程（Prompt Engineering）苦恼？模板和AI辅助都帮不了你？提示工程是一种系统化设计、测试和优化提示词的过程，关键在于不断评估输出与目标的差距并进行迭代调整。简单任务或许可直接告知AI需求，但复杂任务依然需通过多次循环优化提示，才能达到理想效果。优秀的提示工程师不仅依赖模板和AI辅助，更重要的是具备诊断和调整能力，通过持续测量和改进，精确控制输出质量。领域知识和对反馈的敏感度，是提升提示工程效果的核心。
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用
2025-10-05
DSPy应用实战：如何让大模型自动优化提示词，将POI数据匹配准确率从60%提升至82% DSPy通过自动优化提示词，显著提升了本地小模型Qwen3-0.6B在地理信息系统中多源POI数据融合的匹配准确率，从初始的60.7%增加到82%。该方法利用GPT-4.1和dspy.MIPROv2优化器生成精准提示词，极大提高了地址和地点名称的匹配效果，便于未来快速切换和评估更优模型，解决复杂AI管道中的数据整合难题。
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用
2025-10-05
告别手动调参！DSPy如何让LLM自动优化提示词，大幅提升地理信息匹配精度？ DSPy通过利用GPT-4.1和专用优化器，实现提示词自动优化，显著提升地理信息系统中兴趣点数据融合的匹配精度。Drew Breunig在Databricks峰会展示了使用成本低廉模型Qwen3-0.6B处理7000万地址匹配的案例，优化提示词后匹配得分从60.7%提升至82%。该方法降低了手动调参成本，便于未来模型替换和性能提升，实现高效精准的数据融合。
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2025-10-04
Supabase估值飙升至50亿美元，距20亿美元仅四个月之遥 Supabase在短短一年内完成3.8亿美元融资，估值从7.65亿美元飙升至50亿美元。其基于Postgres的开源数据库服务，集成身份验证、自动生成API和向量工具包，成为AI应用和提示工程编程的重要基础，广受开发者和知名AI工具如Figma、Replit等青睐，社区用户达400万。
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