4.25滴滴测开

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词 请将文本分为中性、否定或肯定。 文本：我觉得食物还可以。 情绪： 在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。...

当年还在美团那个倒霉的 Peppr 团队工作时，我一直有个疑问：这群人每天到底在自嗨什么。每次开会一堆人围着一堆“看起来很高级”的文档转，模板统一、名词复杂、页数感人，每一页都在暗示一件事：“你不懂，是因为你不专业。”但现实是——代码照样写在 💩 山上，该出问题还是会出问题，这真的很逗，系统一出问题，文档的唯一作用就是证明：“我们当初确实认真写过文档。”所以本质区别到底是什么？是代码质量提升了，还是大家在精神层面完成了一次“工程师 cosplay”？有句话说得好潮水退去才知道谁在裸泳。还记得当时的马哥、明哥（图 1 左）最爱反复强调一句话：“所有场景一定要想到。”、“这个场景为什么没考虑到？”不过他们这些话我是真的听进去了。不然我也不会在一年多前就说：这个项目活不过两年。顺带一提，那段时间还有个固定节目。每次下楼，总能听见我明哥在吐槽不同的人。我从他身后绕过去，经常能听到他一边抽烟一边说：“xx 这小子太坑了，回头我一定要跟马哥说说。”于是深谙人情世故但真不会抽烟的我也会从口袋掏出一支低尼古丁含量的烟给自己点上，假意自己什么都没听到什么都不知道，只是来抽烟的。后来我才明白，这可能也是团队文化的一部分：问题永远在别人身上，而我们，永远在复盘里😂。

Week01的内容不是很多，主要介绍LLM的一些基础概念和提示词撰写的方法论。我的学习顺序是：1️⃣边看Slides边记笔记，把一些面试中可能遇到的问题或者可以和面试官聊天的内容记下来，保存在云端，形成自己的知识文库；2️⃣根据Reading List，阅读推荐的材料、收看推荐的视频，这里发现一个特别不错的方法：有些视频长达三个多小时，平时比较忙根本没时间耐心看完，于是我把视频传到NotebookLM，让他结合我的专业，根据要求生成学习笔记。这样我就能收到一份八九千字的“视频转文字”报告，内容详细且经过梳理，看起来既有效率也更有结构性。还可以让它给我生成一段高质量的讲解视频或播客。3️⃣完成一...