大语言模型时代，掌控对话未来 —— 如何写出好Prompt的艺术与实战

主题介绍：

自从大语言模型（LLM）如GPT、Claude、Gemini、Llama等问世以来，人工智能不再是少数人的技术专利，而是逐渐融入了我们的生活、工作与创作之中。然而，你是否发现：同样是使用大模型，不同的人输入的提示词，生成的结果却天差地别？

有的人能让AI生成高质量、准确、甚至出乎意料的精彩内容；而有的人却屡屡得到模糊、偏离主题、质量低下的回答。关键差异在哪里？就在于——提示词（Prompt）的设计与编写能力！在这个被称为“提示工程（Prompt Engineering）”的新兴领域里，懂得如何与大模型沟通的人，将拥有前所未有的创造力与竞争力。

如果你希望掌握这项新时代的关键技能，这场讲座，正是为你量身打造。

为什么要参加这次网络研讨会？

1. 了解行业趋势

了解美国当前和未来对数据科学和人工智能职位的需求。我们将深入探讨招聘最多的行业、推动增长的技术以及如何将自己定位为理想候选人。

2. 制定制胜策略

发现在竞争激烈的就业市场中脱颖而出的行之有效的策略。从制作完美的简历到在技术面试中脱颖而出，我们将介绍有效展示您专业知识的基本工具和技巧。

3. 掌握热门技能

了解雇主最看重的技术和软技能。无论是熟练掌握 Python、精通机器学习框架，还是能够清晰地传达复杂的想法，您都将学习如何突出最重要的内容。

4. 国际专业人士的见解

获取针对国际求职者量身定制的提示，包括如何驾驭美国就业市场、获得工作签证以及克服独特挑战。

5. 与 2024 年底获得数据科学家职位的申请人交谈

您将学到什么：

1. 为什么提示词至关重要？

什么是Prompt？它在大语言模型中的作用
从工程角度看，提示词如何影响生成结果
成功案例解析：一句Prompt创造百万商业价值

2. 好Prompt的基本原则

清晰性：指令要具体而明确
引导性：如何通过问题设定引导LLM思考
目标对齐：确保生成结果符合预期
上下文铺垫：为什么给模型足够的信息很重要

3. 各种常见提示设计技巧

Few-shot Prompting（少样本提示）
Chain of Thought Prompting（思维链提示）
Role Prompting（设定身份角色）
Self-criticism Prompting（自我反思式提示）
Tree of Thought Prompting（树状思考提示）

每种方法都会配合实战案例，讲解实际应用效果与改进策略

4. 如何优化你的提示词

Prompt调优流程（Prompt Iteration）
多轮对话如何维护一致性
如何减少幻觉（Hallucination）和偏离

5. 趋势前瞻：提示工程的未来

自动提示生成（AutoPrompt）
提示编排系统（Prompt Orchestration）
Prompt Engineering在AI产品开发中的新机会

谁应该参加？

想提升AI生产力的职场人士
追求高效写作、内容创作的自由职业者与作家
希望打造AI智能应用的创业者与开发者
有志于进入人工智能行业的学生与研究者
所有对新兴科技感兴趣，希望掌握未来必备技能的人

无论你有没有编程背景，只要你想更好地使用大语言模型，这场讲座都能帮到你！

————————————-

主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。

三大项目为你全程解除求职困扰：

1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。

可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。
邮箱: info@aipin.io
电话: +1 (626) 566 1822