本文探讨提示词工程中的三个关键技巧：角色设定、任务分解和输出格式控制。角色设定通过明确AI的身份定位，显著提升回答的专业性和适用性，包括专业角色、创意角色、服务角色和特定风格等类型。文章通过对比示例展示了角色设定的效果差异，并提供了各类角色的详细模板，如专业专家模板、创意创作者模板等。最佳实践建议包括角色描述要具体而非笼统、包含关键属性、明确回答方式等，以优化AI输出的质量和用户体验。

本文探讨了提示词工程中的三种核心技术：Zero-shot、Few-shot和Chain-of-Thought。Zero-shot无需示例，仅靠指令完成任务，适合简单任务但依赖模型能力；Few-shot通过少量示例让模型学习模式，准确性更高但需准备示例；Chain-of-Thought展示推理过程，提升复杂任务表现但输出较长。文章详细分析了每种技术的原理、特点、适用场景和最佳实践，并通过代码示例展示

GPT系列模型从2018年的GPT-1到2023年的GPT-4，展现了自然语言处理技术的快速发展历程。该系列基于Transformer架构，采用预训练+微调范式，在模型规模、架构创新和应用能力上不断突破。GPT-1（1.17亿参数）证明了预训练范式的有效性；GPT-2（15亿参数）展示了Zero-shot学习能力；GPT-3（1750亿参数）实现了Few-shot学习；而GPT-4则具备多模态能力

本文系统介绍了五种里程碑式CNN架构的发展历程与技术特点。以1998年LeNet-5为起点，重点分析了2012年AlexNet的突破性创新，包括ReLU激活函数、Dropout和数据增强等关键技术。通过Mermaid图表直观展示了各网络层级结构，并提供了参数计算示例。这些经典架构奠定了现代深度学习的基础，其设计思想至今仍深刻影响着计算机视觉领域的发展。文章采用技术细节与实现代码相结合的方式，完整呈

一份详细的AI学习路径指南，帮助你从零开始，逐步掌握AI技术

2024-2026年AI技术格局与趋势

人工智能的发展经历了从早期的乐观期待，到多次寒冬的低谷，再到现在的蓬勃发展。这个过程既有技术的突破，也有社会的质疑。但总体来说，AI的发展是一个不断前进的过程。从图灵测试到ChatGPT，AI已经取得了巨大的进步。现在的AI已经在很多领域展现出了接近甚至超越人类的能力。但我们也应该看到，AI还有很多挑战需要解决，比如通用人工智能的实现、AI的安全性和可控性等。未来，AI将继续发展，可能会带来更多的

人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI，从字面上来理解，就是人造的智能。那什么是智能呢？智能可以理解为一种能够感知、学习、推理、决策和解决问题的能力。人类有智能，动物也有一定程度的智能，而人工智能就是让计算机或机器具备类似人类的智能。举个简单的例子，当你看到一只猫的时候，你能认出这是一只猫，这是你的智能。如果计算机看到一张猫的图片，也能认出这是一只猫，这就是人工智

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