本文作者分享了两次尝试让AI复刻特定文风的失败经历:一次是模仿政策公文风格,另一次是模仿个人博客风格。AI输出内容无法使用,因为它只会抄袭和套用素材,无法根据新话题自行适应和创新,即使添加了禁止套用、要求思考创新的提示词。这揭示了当前AI在理解深层思维逻辑上的局限性。文章探讨了提示词工程的关键挑战,分析了AI在自然语言处理中的不足,为AI用户提供实用见解。对于关注AI应用和前沿技术的读者,本文提供了宝贵的实战经验和反思,强调优化提示词以提升生成内容质量的重要性,揭示了行业痛点。
原文链接:Linux.do





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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。