在当今人工智能的浪潮中，大型模型（如基于Transformer架构的语言模型）已成为推动技术突破的核心驱动力。这些模型通过海量数据训练，实现了前所未有的语言理解、图像生成和决策能力。然而，大模型训练面临一个根本性挑战：高质量、多样化的数据集往往稀缺且成本高昂。传统数据增强方法（如文本替换、图像旋转）
标签： AI提示工程
突破思维链瓶颈：实战中的CoT提示工程优化法则
在人工智能领域，Chain-of-Thought（思维链）技术正逐步成为解决复杂推理任务的关键突破口。本文将从技术实现层面深度剖析CoT的核心运作机制，并给出经过工业级验证的六大实战策略，帮助开发者突破现有模型的推理天花板。 一、CoT技术的底层运行逻辑 ...
小样本学习颠覆性突破：Prompt Engineering实战技巧与大模型优化策略
在人工智能领域，小样本学习（Few-Shot Learning）长期面临数据稀缺的核心挑战。最新研究表明，基于Prompt Engineering的大模型优化技术可显著提升模型在有限数据场景下的表现。本文将从技术原理、实践方法和效果验证三个维度，深入剖析Prompt...